我需要一个使用ORb算法完成全景图像拼接的代码

以下是使用ORB算法完成全景图像拼接的Python代码示例，其中使用了OpenCV库和numpy库：

import cv2
import numpy as np

def stitch_images(image_list, match_thresh=4):
    # 检测关键点并计算描述符
    orb = cv2.ORB_create()
    keypoints_list = []
    descriptors_list = []
    for image in image_list:
        keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(image, None)
        keypoints_list.append(keypoints)
        descriptors_list.append(descriptors)

    # 匹配关键点
    matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
    matches_list = []
    for i in range(len(descriptors_list)-1):
        matches = matcher.match(descriptors_list[i], descriptors_list[i+1])
        matches_list.append(matches)

    # 根据匹配关系估计单应性矩阵
    homography_list = []
    for matches in matches_list:
        if len(matches) < match_thresh:
            continue
        src_pts = np.float32([keypoints_list[i][m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
        dst_pts = np.float32([keypoints_list[i+1][m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
        homography, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
        homography_list.append(homography)

    # 将图像拼接为全景图像
    result = image_list[0]
    for i in range(len(homography_list)):
        result = cv2.warpPerspective(result, homography_list[i], (result.shape[1]+image_list[i+1].shape[1], result.shape[0]))
        result[0:image_list[i+1].shape[0], 0:image_list[i+1].shape[1]] = image_list[i+1]

    return result

其中，`image_list`是一个包含需要拼接的图像的列表，`match_thresh`是匹配关键点的阈值，如果匹配的关键点数小于该阈值，则不进行拼接。

使用该函数，只需要将需要拼接的图像列表作为参数传入即可，例如：

image1 = cv2.imread("image1.jpg")
image2 = cv2.imread("image2.jpg")
image3 = cv2.imread("image3.jpg")
result = stitch_images([image1, image2, image3])
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)

该代码会将三张图像拼接为一张全景图像并显示出来。