1.简介

OpenCV从2.4.x版本之后多出来一个新的模型图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。

Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode);
Stitcher::Status status = stitcher->stitch(imgs, pano);

其中第一行代码是创建拼接Stitcher的指针，第二行代码是调用拼接算法，

imgs表示的输入参数，是一系列Mat对象的vector。

pano表示的输出结果，是拼接之后的Mat对象

2. 拼接算法流程

stitching拼接算法流程图示如下：
在这里插入图片描述
可见图像拼接是一个很复杂的算法，是由一系列的基础算法构成，这些基础算法如果你不是很了解，其实很难实现自己的图像拼接，这其中影响拼接算法stitch工作最常见几个算法子模块为：

特征发现与描述子
常见的特征可以选择SIFT、SURF、AKAZE、ORB等特征算子进行匹配
相机参数
不同的相机参数与设置会导致不同的结果
融合方式(blender)
不同的融合方式，也会导致不同结果
各种阈值设置，特别是config threshold，如果无法特征匹配，记得把这个阈值调小点

3. 代码演示

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
int main(int argc, char** argv) {
    
    
    vector<string> files;
    glob("D:/images/zsxq/1", files);
    vector<Mat> images;
    for (int i = 0; i < files.size(); i++) {
    
    
        printf("image file : %s \n", files[i].c_str());
        images.push_back(imread(files[i]));
    }
 
    // 设置拼接模式与参数
    Mat result1, result2, result3;
    Stitcher::Mode mode = Stitcher::PANORAMA;
    Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode);
 
    // 拼接方式-多通道融合
    auto blender = detail::Blender::createDefault(detail::Blender::MULTI_BAND, true);
    stitcher->setBlender(blender);
 
    // 拼接
    Stitcher::Status status = stitcher->stitch(images, result1);
 
    // 平面曲翘拼接
    auto plane_warper = makePtr<cv::PlaneWarper>();
    stitcher->setWarper(plane_warper);
    status = stitcher->stitch(images, result2);
 
    // 鱼眼拼接
    auto fisheye_warper = makePtr<cv::FisheyeWarper>();
    stitcher->setWarper(fisheye_warper);
    status = stitcher->stitch(images, result3);
 
    // 检查返回
    if (status != Stitcher::OK)
    {
    
    
        cout << "Can't stitch images, error code = " << int(status) << endl;
        return EXIT_FAILURE;
    }
    imwrite("D:/result1.png", result1);
    imwrite("D:/result2.png", result2);
    imwrite("D:/result3.png", result3);
 
    waitKey(0);
    return 0;
}