全景图像拼接：基本流程与计算机视觉

全景图像拼接是计算机视觉领域中的一项重要任务，它旨在将多张局部图像无缝地拼接成一张全景图像。本文将介绍全景图像拼接的基本流程，并提供相应的源代码。

全景图像拼接的基本流程如下：

1. 图像预处理：
   在进行全景图像拼接之前，首先需要对输入的图像进行预处理，以便后续的特征提取和匹配。常见的预处理步骤包括图像去畸变、图像缩放和图像对齐等。去畸变的目的是消除镜头的畸变效应，以保证后续处理的准确性。图像缩放是为了统一输入图像的尺寸，以便后续处理。图像对齐是指将输入图像对齐到同一参考坐标系中，通常使用特征点检测和特征点匹配的方法来实现。

2. 特征提取：
   特征提取是全景图像拼接的关键步骤之一。它的目标是在输入图像中提取出具有代表性的特征点，以便后续的特征匹配。常用的特征提取算法包括尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）和加速稳健特征（Speeded-Up Robust Features，SURF）等。这些算法能够提取出具有尺度、旋转和光照不变性的特征点，从而适用于不同角度和不同条件下的图像。

3. 特征匹配：
   特征匹配是全景图像拼接的另一个关键步骤。它的目标是将两个或多个图像中的特征点进行匹配，以确定它们之间的对应关系。常用的特征匹配算法包括最近邻匹配和最佳候选匹配等。在最近邻匹配中，对于每个特征点&