opencv Python 立体图像拼接

首先，需要采集两张或多张照片，这些照片应该具有重叠部分。然后，使用OpenCV库中的SIFT或SURF算法来检测和匹配这些图像的特征点。

一旦特征点被检测到并匹配，就可以使用OpenCV的findHomography函数来计算每个图像之间的单应性矩阵。这些单应性矩阵可以用来将不同图像的像素坐标对齐。

接下来，需要使用OpenCV的warpPerspective函数来将每个图像转换为一个单独的平面。这些平面可以位于一个共同的参考平面上，以便将它们组合成一个立体图像。

最后，将转换后的图像组合起来，可以使用OpenCV的addWeighted函数来创建一个合成的立体图像。这个图像可以通过调整透视变换参数来调整它的观感，例如改变它的视角或缩放比例。