python opencv 图像拼接的实现方法图像拼接的实现方法
初级的图像拼接为将两幅图像简单的粘贴在一起，仅仅是图像几何空间的转移与合成，与图像内容无关。高级图像拼接也叫作
基于特征匹配的图像拼接，拼接时消去两幅图像相同的部分，实现拼接合成全景图。
具有相同尺寸的图A和图B含有相同的部分与不同的部分，如图所示：
用基于特征的图像拼接实现后：
设图像高为h，相同部分的宽度为wx
拼接后图像的宽w=wA+wB-wx
因此，可以先构建一个高为h，宽为W*2的空白图像，将左图像向右平移wx，右图像粘贴在右侧。则右图像刚好覆盖左图像中
的相同部分。最终拼接图像完成，完成后的图像左侧有宽度为wx的空白即为所检测出的两幅图像的相同部分，可根据需要选
择是否去除。示例图如下。
实现上述效果的步骤如下：实现上述效果的步骤如下：
1. 采用surft特征检测算法检测两幅图像的关键特征点；
2. 建立FLANN匹配器，采用目前最快的特征匹配（最近邻搜索）算法FlannBasedMatcher匹配关键点
3.从所匹配的全部关键点中筛选出优秀的特征点（基于距离筛选）
4. 根据查询图像和模板图像的特征描述子索引得出仿射变换矩阵
5. 获取左边图像到右边图像的投影映射关系
6. 透视变换将左图像放在相应的位置
7. 将有图像拷贝到特定位置完成拼接
先放python下利用opencv 进行图像拼接的代码，环境为python2.7+opencv2:
#coding: utf-8
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