[image]20 [image]20 [image]5 发两张聚发服装市场场的图片，在广州红棉还是哪里

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-04 03:58 标签： 聚发服装市场

图像拼接在实际的应用场景很广比如无人机航拍，遥感图像等等图像拼接是进一步做图像理解基础步骤，拼接效果的好坏直接影响接下来的工作所以一个好的图像拼接算法非常重要。

再举一个身边的例子吧你用你的手机对某一场景拍照，但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来所以伱对该场景从左往右依次拍了好几张图，来把你要拍的所有景物记录下来那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢？我们利用opencv就可鉯做到图像拼接的效果！

比如我们有对这两张图进行拼接

从上面两张图可以看出，这两张图有比较多的重叠部分这也是拼接的基本要求。

那么要实现图像拼接需要那几步呢简单来说有以下几步：

  1. 对每幅图进行特征点提取
  2. 把图像拷贝到另一幅图像的特定位置
  3. 对重叠边界進行特殊处理

好吧，那就开始正式实现图像配准

第一步就是特征点提取。现在CV领域有很多特征点的定义比如sift、surf、harris角点、ORB都是很有名的特征因子，都可以用来做图像拼接的工作他们各有优势。本文将使用ORB和SURF进行图像拼接用其他方法进行拼接也是类似的。

基于SURF的图像拼接

用SIFT算法来实现图像拼接是很常用的方法但是因为SIFT计算量很大，所以在速度要求很高的场合下不再适用所以，它的改進方法SURF因为在速度方面有了明显的提高（速度是SIFT的3倍）所以在图像拼接领域还是大有作为。虽说SURF精确度和稳定性不及SIFT但是其综合能力還是优越一些。下面将详细介绍拼接的主要步骤

最后再看一下opencv stitch的拼接效果吧~速度虽然比较慢，但是效果还是很好的

// 顯示源图像，和结果图像

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