opencv4.6中stitcher函数默认的特征点提取算法是surf还是orb

很抱歉，我不能确定 OpenCV 4.6 中 Stitcher 函数默认的特征点提取算法是 SURF 还是 ORB，因为我不了解该函数的具体实现。但是，你可以通过查看 OpenCV 4.6 的文档或者使用其他方法来获取更多关于 Stitcher 函数的信息。

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在OpenCV4.6版本下，用C++生成以下代码：使用OpenCV中的stitcher函数完成两张图片的拼接，其中特征点检测使用ORB算法而不是默认的Surf算法

好的，根据您的要求，我会为您生成使用ORB算法实现图片拼接的OpenCV代码。

以下是示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/stitching.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读入需要拼接的两张图片
    Mat image1 = imread("image1.jpg");
    Mat image2 = imread("image2.jpg");

    // 设置拼接参数
    vector<Mat> images;
    images.push_back(image1);
    images.push_back(image2);

    Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::createDefault(false);
    stitcher->setFeaturesFinder(ORB::create());

    // 进行拼接
    Mat result;
    Stitcher::Status status = stitcher->stitch(images, result);

    if (status != Stitcher::OK)
    {
        cout << "Cannot stitch images, error code = " << int(status) << endl;
        return -1;
    }

    // 保存拼接结果
    imwrite("result.jpg", result);

    return 0;
}

以上代码使用了ORB算法进行特征点检测，并调用了OpenCV中的stitcher函数完成了两张图片的拼接。如果您需要进行更多的定制化操作，可以根据OpenCV官方文档来使用其他的拼接参数。

cv::stitcher函数使用方法

在OpenCV中，`cv::Stitcher` 类用于自动执行图像拼接任务，它提供了一种方便的方式来合并由同一相机拍下的连续或相邻的图像序列，形成全景图像。以下是使用`cv::Stitcher` 的基本步骤：

1. **初始化Stitcher**：
首先，你需要创建一个 `cv::Stitcher` 对象。你可以创建默认的 stitcher (`cv::Stitcher::create()` 或 `cv::Stitcher::INSTANCE`) 或者指定特定类型的 stitcher（例如 `cv::Stitcher::PANORAMA_HISTOGRAM_AGGREGATION`）。

cv::Stitcher::Method method = cv::Stitcher::PANORAMA_HISTOGRAM_AGGREGATION;
cv::Stitcher stitcher(method);

2. **准备输入图像**：
准备两个或更多要拼接的图像，并获取它们的 `cv::Mat` 表示形式。

3. **构造描述符**：
使用特征匹配器（如SIFT, SURF, ORB等）提取每张图片的关键点，并计算描述符。

4. **建立输入结构**：
创建一个 `cv::Rect` 对象数组，表示每个图像的关键点范围，以及另一个包含所有关键点的 `std::vector<cv::Point2f>`，这些将作为 `cv::StitcherData` 结构的一部分传递给 stitcher。

5. **拼接操作**：
调用 `stitcher.stitch()` 方法，传入你准备好的数据。如果成功，会返回一个 `cv::PanoramaImpl` 结构，包含了拼接后的全景图像。

cv::Mat result;
bool success = stitcher.stitch({keypoints1, descriptors1}, {image1, rect1}, &result);
if (success)
{
    // 成功，可以处理result
}
else
{
    // 处理错误情况
}

6. **结果处理**：
如果拼接成功，`result` 就是拼接后的全景图像，接下来你可以进行裁剪、保存等进一步操作。