opencv-python全景图像拼接

全景图像拼接是将多张拍摄自同一地点、视角不同的照片拼接成一张大的全景图像。OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，可以用来实现全景图像拼接。

下面是实现全景图像拼接的基本步骤：

1. 加载图片。使用OpenCV的cv2.imread()函数加载图片。

2. 特征点检测。使用OpenCV的SIFT、SURF、ORB等算法检测每张图片的特征点。

3. 特征点匹配。使用OpenCV的FLANN或者Brute-Force算法对特征点进行匹配。

4. 计算单应性矩阵。使用OpenCV的findHomography函数计算单应性矩阵，将当前图片与上一张图片进行拼接。

5. 图像拼接。使用OpenCV的warpPerspective函数将当前图片进行透视变换，然后将图片拼接到上一张图片上。

6. 重复步骤2-5，直到所有图片拼接完成。

下面是一个基于OpenCV实现全景图像拼接的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载图片
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 特征点检测
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 特征点匹配
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good_matches.append(m)

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)

# 计算单应性矩阵
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 图像拼接
result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0]))
result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2

cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码实现了两张图片的拼接。你可以使用这个基本的框架，将多张图片进行拼接，从而实现全景图像拼接。