数字图像处理（实践篇）四 图像拼接－基于SIFT特征点和RANSAC方法

已于 2023-11-24 16:14:11 修改
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分类专栏： 【DIP】数字图像处理（入门篇、实践篇、综合篇） 文章标签： 计算机视觉 人工智能 数字图像处理
于 2020-05-15 11:53:30 首次发布
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本文介绍了使用SIFT特征点和RANSAC方法进行图像拼接的过程，包括解决opencv中SIFT特性限制的问题，以及展示图像特征点匹配和最终的拼接结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

简单的图像拼接为将两幅图像简单的拼接在一起，不考虑图像内容，仅仅是图像几何空间的转移与合成。

复杂的图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接，考虑图像内容，拼接时消去两幅图像相同的部分，实现拼接合成全景图。

实验方法：在同一位置拍摄两张图片，图片之间有相同的内容区域。基于此将图片进行处理，拼成一个全景图像。

目录

１需要拼接的图片

２代码

３运行代码报错及解决办法

４运行代码结果

１需要拼接的图片

注意：两幅图像的高度要相同（左右拼接）

１.jpg如下所示：

　　<

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