c++代码如何实现如何如下功能：1. 多张正射影像的拼接线生成 2. 实现拼接线间自动羽化过渡 3.能自动规避建筑物 4. 要求实例代码

在C++中，实现多张正射影像拼接、自动羽化过渡、避障以及相关的地理信息系统（GIS）功能通常需要结合图像处理库如OpenCV、GDAL等，并可能利用一些图形算法和数据结构。以下是大致步骤和示例代码概述：

1. **正射影像拼接**:
首先，你需要读取每张影像（例如tif或jpg），然后对它们进行特征匹配（如SIFT、SURF或ORB）。可以使用OpenCV的`goodFeaturesToTrack`函数或`BRISK`等高级特征检测算子。

#include <opencv2/objdetect.hpp>
cv::Mat img1, img2;
// ...加载图片
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
cv::compareHist(img1, img2, hist);
cv::BFMatcher matcher(NORM_L2); // 创建匹配器
std::vector<std::DMatch> matches = matcher.match(keypoints1, keypoints2);

2. **自动羽化过渡**:
可以通过计算关键点的几何距离和权重，创建一个模糊区域来平滑边缘。OpenCV提供`blur`函数可以用于局部模糊操作。

for (const auto& match : matches) {
    cv::Point2f pt1 = keypoints1[match.queryIdx].pt;
    cv::Point2f pt2 = keypoints2[match.trainIdx].pt;
    int radius = someFunction(match.distance); // 根据距离计算半径
    cv::Rect roi(pt1, cv::Size(0, 0), radius*2+1, radius*2+1);
    img2(roi) = cv::GaussianBlur(img2(roi), {}, radius);
}

3. **避障及地图数据整合**:
如果有地形信息，可以使用GIS库如GDAL来获取建筑物信息。这通常是将遥感数据和矢量数据（如DEM、OSM数据）结合。避开建筑物的逻辑可能涉及像素级的比较或基于空间索引的数据查询。

// 假设我们有一个包含建筑物边界的GeoJSON文件
json::value buildings;
// ... 加载并解析数据
for (const auto& building : buildings["features"]) {
    cv::Rect2d building_rect = getBoundingRectFromGeoJSON(building);
    img2(cv::boundingRect(building_rect)) = cv::Scalar(0, 0, 0); // 模糊或填充黑色
}

由于这个过程涉及到复杂的图像处理和GIS技术，完整的代码片段会非常长，而且每个部分都需要详细的配置和数据准备工作。实际项目中可能会使用专门的软件包如Pix4Dmapper或者自定义的地物识别算法。