请给出基于c++实现的全景图片拼接的代码

全景图片拼接（Panorama stitching）是一种计算机视觉的应用，它将多张相邻的图片拼接成为一张全景图片。实现全景图片拼接的方法有很多，其中比较经典的方法是通过特征点匹配和图像变换实现。下面给出一个基于OpenCV的C++实现的全景图片拼接的简单代码。

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读入多张图片并存储到向量中
    vector<Mat> imgs;
    Mat img1 = imread("img1.jpg");
    Mat img2 = imread("img2.jpg");
    imgs.push_back(img1);
    imgs.push_back(img2);

    // 特征点检测和描述
    Ptr<FeatureDetector> detector = ORB::create();
    vector<vector<KeyPoint>> keypoints;
    for (int i = 0; i < imgs.size(); i++)
    {
        vector<KeyPoint> kp;
        detector->detect(imgs[i], kp);
        keypoints.push_back(kp);
    }

    Ptr<DescriptorExtractor> extractor = ORB::create();
    vector<Mat> descriptors;
    for (int i = 0; i < imgs.size(); i++)
    {
        Mat des;
        extractor->compute(imgs[i], keypoints[i], des);
        descriptors.push_back(des);
    }

    // 特征点匹配
    Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");
    vector<vector<DMatch>> matches;
    for (int i = 0; i < imgs.size() - 1; i++)
    {
        vector<DMatch> match;
        matcher->match(descriptors[i], descriptors[i + 1], match);
        matches.push_back(match);
    }

    // 计算变换矩阵
    vector<Mat> homographies;
    for (int i = 0; i < matches.size(); i++)
    {
        vector<KeyPoint> kp1 = keypoints[i];
        vector<KeyPoint> kp2 = keypoints[i + 1];
        vector<Point2f> pts1, pts2;
        for (int j = 0; j < matches[i].size(); j++)
        {
            pts1.push_back(kp1[matches[i][j].queryIdx].pt);
            pts2.push_back(kp2[matches[i][j].trainIdx].pt);
        }
        Mat H = findHomography(pts2, pts1, RANSAC);
        homographies.push_back(H);
    }

    // 拼接图像
    Mat result;
    for (int i = 0; i < imgs.size(); i++)
    {
        Mat temp;
        warpPerspective(imgs[i], temp, homographies[i-1], Size(2*imgs[i].cols, 2*imgs[i].rows));
        if (i == 0)
        {
            result = temp;
        }
        else
        {
            Mat roi(result, Rect(imgs[i].cols/2, 0, imgs[i].cols, imgs[i].rows));
            temp(Rect(0, 0, imgs[i].cols, imgs[i].rows)).copyTo(roi);
        }
    }

    // 显示结果
    namedWindow("Result", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Result", result);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这段代码实现了以下步骤：

1. 读入多张图片并存储到向量中。
2. 使用ORB算法检测和描述特征点。
3. 使用BruteForce-Hamming算法进行特征点匹配。
4. 使用RANSAC算法计算变换矩阵。
5. 拼接图像。
6. 显示结果。

需要注意的是，在计算变换矩阵时，我们使用了RANSAC算法来剔除错误的匹配点，以提高拼接的准确度。在拼接图像时，我们使用了透视变换（warpPerspective）来将图像进行变换，从而实现拼接。