视频图像最优拼接线融合算法C++代码

视频图像拼接主要有两种方式：基于特征点匹配的拼接和基于全景拼接的拼接。基于特征点匹配的拼接需要先对图像进行特征提取和匹配，然后根据匹配结果进行图像拼接。而基于全景拼接的拼接则是直接将多个图像拼接起来形成全景图像。

下面是基于全景拼接的C++代码示例：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat img1 = imread("img1.jpg");
    Mat img2 = imread("img2.jpg");
    Mat img3 = imread("img3.jpg");

    // 图像拼接
    Mat result;
    Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::createDefault(false);
    vector<Mat> imgs = { img1, img2, img3 };
    Stitcher::Status status = stitcher->stitch(imgs, result);

    // 显示结果
    if (status == Stitcher::OK)
    {
        imshow("result", result);
        waitKey(0);
    }
    else
    {
        cout << "Error stitching images" << endl;
    }

    return 0;
}

上述代码中，首先读取了三张待拼接的图像，然后创建了一个 `Stitcher` 对象并将三张图像传入进行拼接。最后判断拼接是否成功，如果成功则显示拼接结果，否则输出错误信息。

需要注意的是，这段代码使用的是 OpenCV 中的 `Stitcher` 类来进行图像拼接。这个类默认使用的是基于特征点匹配的拼接方法，但也支持基于全景拼接的拼接方式。在创建 `Stitcher` 对象时，可以通过传入参数来指定使用的拼接方式。在上述代码中，我们传入了 `false` 表示使用基于全景拼接的方式进行拼接。如果要使用基于特征点匹配的拼接方式，可以将参数设置为 `true` 或者省略不传。

至于图像拼接的线融合算法，OpenCV 的 `Stitcher` 类已经内置了一些算法，具体实现可以参考 OpenCV 的源码。