全景图像拼接后有黑边的解决c++代码

全景图像拼接后出现黑边的问题可能是因为图像拼接时没有考虑重叠区域的像素混合问题，解决这个问题的方法是使用图像融合算法，将重叠区域的像素进行混合处理，从而消除黑边。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用OpenCV中的Stitcher类进行全景图像拼接，并使用图像融合算法消除黑边：

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

int main()
{
    std::vector<cv::Mat> images;
    images.push_back(cv::imread("image1.jpg"));
    images.push_back(cv::imread("image2.jpg"));

    cv::Mat panorama;
    cv::Ptr<cv::Stitcher> stitcher = cv::Stitcher::createDefault();
    cv::Stitcher::Status status = stitcher->stitch(images, panorama);

    if (status != cv::Stitcher::OK)
    {
        // 拼接失败，输出错误信息
        std::cout << "Can't stitch images, error code = " << int(status) << std::endl;
        return -1;
    }

    // 图像融合
    cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(panorama.size(), CV_8U);
    cv::rectangle(mask, cv::Rect(0, 0, panorama.cols, panorama.rows / 2), cv::Scalar(255), -1);
    cv::detail::MultiBandBlender blender(false);
    std::vector<cv::Point> corners(2);
    corners[0] = cv::Point(0, 0);
    corners[1] = cv::Point(panorama.cols, panorama.rows);
    std::vector<cv::Size> sizes(2);
    sizes[0] = images[0].size();
    sizes[1] = images[1].size();
    blender.prepare(corners, sizes);
    images[0].convertTo(images[0], CV_16S);
    images[1].convertTo(images[1], CV_16S);
    blender.feed(images[0], mask(cv::Rect(0, 0, images[0].cols, images[0].rows)), cv::Point(0, 0));
    blender.feed(images[1], mask(cv::Rect(0, images[0].rows, images[1].cols, images[1].rows)), cv::Point(0, images[0].rows));
    cv::Mat result;
    blender.blend(result);

    cv::imshow("Result", result);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的示例代码中，我们首先使用cv::Stitcher类进行全景图像拼接，如果拼接成功，我们就使用图像融合算法进行重叠区域的像素混合，并消除黑边。具体来说，我们首先创建一个掩膜图像，将重叠区域的像素设为255，其余部分设为0。然后，我们使用cv::detail::MultiBandBlender类进行图像融合，将两张图像分别喂入blender对象，并指定掩膜和位置。最后，我们调用blender对象的blend函数将两张图像融合到一起，消除黑边，并显示结果图像。