我需要一段使用传统方法完成全景图像拼接的代码

以下是使用OpenCV库实现的基本全景图像拼接代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img_left = cv2.imread('left.jpg')
img_right = cv2.imread('right.jpg')

# 创建ORB检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 找到关键点和描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img_left, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img_right, None)

# 匹配关键点
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)

# 筛选出最好的匹配
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
good_matches = matches[:50]

# 提取匹配点坐标
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

# 计算透视变换矩阵
M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 进行透视变换
result = cv2.warpPerspective(img_right, M, (img_left.shape[1] + img_right.shape[1], img_right.shape[0]))

# 拼接图像
result[0:img_left.shape[0], 0:img_left.shape[1]] = img_left

# 显示拼接结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用ORB检测器和BFMatcher进行特征点匹配，然后使用findHomography函数计算出透视变换矩阵M，最后使用warpPerspective函数对右图像进行透视变换，将左右两张图像拼接在一起得到全景图像。