OpenCV 图像拼接和图像融合技术

图像拼接在实际的应用场景很广，比如无人机航拍，遥感图像等等，图像拼接是进一步做图像理解基础步骤，拼接效果的好坏直接影响接下来的工作，所以一个好的图像拼接算法非常重要。

再举一个身边的例子吧，你用你的手机对某一场景拍照，但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来，所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图，来把你要拍的所有景物记录下来。那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢？我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果！

比如我们有对这两张图进行拼接。

从上面两张图可以看出，这两张图有比较多的重叠部分，这也是拼接的基本要求。

那么要实现图像拼接需要那几步呢？简单来说有以下几步：

好吧，那就开始正式实现图像配准。

第一步就是特征点提取。现在CV领域有很多特征点的定义，比如sift、surf、harris角点、ORB都是很有名的特征因子，都可以用来做图像拼接的工作，他们各有优势。本文将使用ORB和SURF进行图像拼接，用其他方法进行拼接也是类似的。

用SIFT算法来实现图像拼接是很常用的方法，但是因为SIFT计算量很大，所以在速度要求很高的场合下不再适用。所以，它的改进方法SURF因为在速度方面有了明显的提高（速度是SIFT的3倍），所以在图像拼接领域还是大有作为。虽说SURF精确度和稳定性不及SIFT，但是其综合能力还是优越一些。下面将详细介绍拼接的主要步骤。