基于Python+OpenCv的双图全景拼接，提取图像SIFT特征并进行特征点匹配，计算单应矩阵，由单应矩阵进行透视变换后合并图...

# Dual image panoramic stitching based on SIFT features ## 基于SIFT特征的双图全景拼接 ### 使用技术： 提取图像SIFT特征并进行特征点匹配，计算对应单应矩阵，由单应矩阵进行透视变换后合并图像。对图像过度部分使用拉普拉斯金字塔的多频带融合，确保过度平滑。 ### 实现功能： 1. 图像SIFT特征提取与匹配； 2. 单应矩阵计算与透视变换； 3. 图像拼接与多频带融合平滑过渡。 ### 备注 使用SIFT尺度不变换特征对两张图片进行全景拼接。提取SIFT特征，并进行特征点匹配，根据匹配情况计算单应矩阵最后进行透视变换，以实现全景拼接。对接缝处的色彩亮度不一情况使用了多频段融合方式以消除。<br/> main.py为自实现，可以进行调参、观察中间效果、更换匹配器、调整多频段融合效果等。<br/> Stitcher全景拼接.py为opencv提供全景拼接器，可实现多图全景拼接。<br/> 为了保证图片信息完整性未去除黑边。