halcon图像横向拼接

### 使用Halcon实现图像横向拼接

在计算机视觉领域，图像拼接是一项常见的任务，尤其当需要创建全景图或其他大视场角的图像时。使用 HALCON 实现图像横向拼接主要涉及几个关键步骤：读取待拼接的图像、检测并匹配特征点、估计几何变换关系（通常是单应性矩阵）、最后执行实际的图像融合。

#### 准备工作
确保安装有最新版本的HALCON软件环境，并熟悉基本操作命令。此外，准备好要处理的一组或多张图片文件路径。

#### 步骤说明

1. **加载原始图像**
需要先通过`read_image()`函数分别载入左侧和右侧两张用于拼接的源图像。

2. **提取特征点及描述符**
利用SIFT或SURF等算法来获取每幅输入图像中的显著位置及其局部外观特性表示。这一步可以通过调用`create_featureset_default()`, `get_feature_set_keypoints()`, 和 `get_feature_set_descriptors()`完成[^1]。

3. **寻找最佳匹配对**
对于来自不同视角下的同一场景物体，在两副图像间找到尽可能多的一一对应的兴趣点组合。可以借助`find_ncc_model()`或者基于FLANN索引加速近似最近邻搜索的方式来进行高效配对。

4. **计算转换参数**
基于上述得到的关键点对应关系，采用RANSAC随机抽样一致性算法筛选出最合适的模型实例——即能够最大程度上解释这些观测数据的那个刚体运动方程；具体来说就是求解一个能将左边坐标系下所有采样点映射到右边相应位置上的单应性矩阵\( H \)。

5. **应用仿射变换**
将整个左图按照前述所得的最佳拟合结果变形调整至与右图相吻合的状态，可通过`affine_trans_image()`达成此目的。

6. **合成最终效果**
把经过前序加工后的两个部分无缝衔接起来形成完整的输出成果。这里可能涉及到一些额外的技术细节比如羽化边缘过渡区域使得连接处更加自然平滑等问题。

7. **保存结果**
完成以上各环节之后就可以利用`write_image()`把新构建出来的全景照片存储下来供后续查看分析之用了。

下面是具体的代码示例：

// 加载左右两侧原图
read_image (ImageLeft, 'left.jpg')
read_image (ImageRight, 'right.jpg')

// 提取特征点
create_featureset_default ('sift', FeaturesHandle)
get_feature_set_keypoints (FeaturesHandle, ImageLeft, RowL, ColumnL)
get_feature_set_keypoints (FeaturesHandle, ImageRight, RowR, ColumnR)

// 寻找匹配点对
find_ncc_model (RowL, ColumnL, RowR, ColumnR, HomMat2D, Score)

// 计算单应性矩阵
hom_mat2d_to_hom_vector (HomMat2D, HomVector)
vector_angle_to_rigid (HomVector, [], RigidTrans)

// 应用仿射变换
affine_trans_image (ImageLeft, ImageWarped, HomMat2D)

// 合并图像
concat_images (ImageWarped, ImageRight, ConcatenatedImages)

// 保存结果
write_image (ConcatenatedImages, 'png', 0, 'result.png')