c++ opencv 图像拼接

### 使用C++和OpenCV进行图像拼接

#### 准备工作
为了使用C++和OpenCV执行图像拼接操作，需先安装配置好OpenCV库环境。确保开发环境中已正确设置OpenCV路径以便编译器能够识别并链接必要的头文件和库文件。

#### 加载待处理的图像集合
在开始之前，要加载用于拼接的一系列输入图像到程序中。这可以通过`cv::imread()`函数完成，它允许读取不同格式的图片文件至内存中的Mat对象表示形式[^1]。

std::vector<cv::Mat> images;
for (const auto& entry : fs::directory_iterator("path_to_images")) {
    cv::Mat img = cv::imread(entry.path().string());
    if (!img.empty()) {
        images.push_back(img);
    }
}

#### 特征点检测与匹配
利用SIFT或SURF算法提取每幅图像的关键特征点及其描述子向量；随后借助FLANN基于KD树的方法快速寻找最佳配对关系，从而建立两两之间的对应联系表。

// 创建ORB检测器实例
cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector = cv::ORB::create();
cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> descriptor = cv::ORB::create();

// 存储关键点及对应的描述符
std::vector<std::vector<cv::KeyPoint>> keypoints(images.size());
std::vector<cv::Mat> descriptors(images.size());

// 对每一帧应用特征点检测与计算描述符
for(size_t i=0; i<images.size(); ++i){
    detector->detect(images[i], keypoints[i]);
    descriptor->compute(images[i], keypoints[i], descriptors[i]);
}

// 匹配相邻两张照片间的兴趣点
cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_HAMMING, true); // ORB/SURF采用汉明距离度量方式
std::vector<std::vector<cv::DMatch>> matches_list;
matcher.knnMatch(descriptors[0], descriptors[1], matches_list, 2);

// 应用比例测试筛选高质量匹配项
double ratio_threshold = 0.75f;
std::vector<cv::DMatch> good_matches;
for(auto &matches : matches_list){
    if(matches[0].distance < ratio_threshold * matches[1].distance){
        good_matches.push_back(matches[0]);
    }
}

#### 计算单应性矩阵(Homography Matrix)
对于一对成功找到足够数量良好匹配点集的照片组合来说，可通过RANSAC随机抽样一致性算法求解最优单应变换模型——即Homography matrix H，用来映射源平面内的任意一点坐标(x,y)到目标平面上相应位置(X,Y)[^2]。

if(good_matches.size() >= MIN_MATCH_COUNT){
    std::vector<cv::Point2f> src_pts, dst_pts;

    for(const DMatch &match : good_matches){
        src_pts.push_back(keypoints[0][match.queryIdx].pt);
        dst_pts.push_back(keypoints[1][match.trainIdx].pt);
    }

    Mat H = findHomography(src_pts, dst_pts, RANSAC);
    
    ...
}

#### 执行透视变换与融合
最后一步就是调用`cv::warpPerspective()`方法依据前面获得的H矩阵实施仿射转换，并将变形后的结果叠加合成最终全景视图。注意这里可能涉及到边界裁剪以及颜色校正等问题，在实际编码过程中还需考虑更多细节优化措施以达到理想效果。

Size dsize = Size(dst_cols + src.cols, max(dst_rows, src.rows));
Mat result;
warpPerspective(imageA, imageA_warped, H, dsize);
addWeighted(imageA_warped, alpha, imageB, beta, gamma, result);
imshow("Stitched Image",result );
waitKey(0);
destroyAllWindows();