一、算法目的
随便拍摄两张图片（图一和图二），两图之间有相同的拍摄区域，需要将两幅图像无缝拼接在一起，完全接壤。
二、存在问题
由于镜头拍照的位置不同，会导致图一和图二虽然有相同的拍摄区域，但是并不能简单的将图二和图一的重叠区域覆盖进行拼接。因为拍摄图一和图二是，相机的世界坐标位置基本会发生变化。试想一下，你首先在A位置看到物体一，然后换到B位置再看物体一，物体一虽然仍在你的视野里，但是，它在你眼中与周围参照物的距离会发生变化（除非你只是转到一下眼珠），位置不同，光线也可能不同，这都是拼接过程中存在的问题
三、处理步骤
1、首先需要将图像进行桶形变换。该变换的主要目的是为了减少拼接后图片的畸变，如果没有进行桶形变换，拼接出来的图片可能是这样的：
如果还有更多的图片，拼出来的效果可能更加夸张：
那为什么桶形变换后就能改善拼接效果呢？作者认为由于图1和图2的重叠区域主要是在边缘，进行桶形变换后缩减了边缘图像匹配的发散，尽量让匹配点的纵坐标的差值减小，缩减透视变换后的变形。可是这一点我在网上看了好多，没有介绍怎么实现桶形变换的，大部分都是桶形变换的校正，如果哪位有相关的资料，希望能分享一下。
2、
桶形变换后，需要找到两幅图中相同的特征点，也就是
特征点匹配。
在此首先需要计算特征点，然后将特征点进行匹配（可用到的特征有sift、surf、fast、角点等）。作者用的是sift，它具有旋转不变性和缩放不变性，效果很好，理论资料以及代码都可以在网上找到，这里不作详解，只是速度非常慢，如果只是离线计算透视矩阵，可以考虑选用它。
3、
经过上面步骤后，我们获得了特征匹配点（即图
1
和图
2
中同样特征点分别在两图中的坐标），这时候使用BF匹配法（也可以使用FLANN），找到两幅图像之间的最佳匹配点，如果最佳匹配点小于4，就返回None,因为计算变换矩阵时，最少要四个点。
通过计算得到变换矩阵
扫描二维码关注公众号，回复：
1563074 查看本文章
4、利用得到的变换矩阵执行透视变化，然后两幅图像合并
可以看出来，合并以后效果并不好，有明显颜色区分，所以我们要进行下一步，图像的配准。
5、图像合并修补
从上图可以看出，两图的拼接并不自然，原因就在于拼接图的交界处，两图因为光照色泽的原因使得两图交界处的过渡很糟糕，所以需要特定的处理解决这种不自然。这里的处理思路是加权融合，在重叠部分由前一幅图像慢慢过渡到第二幅图像，即将图像的重叠区域的像素值按一定的权值相加合成新的图像。
通过透视变换，会产生黑边，所以还要特殊处理，通过对像素值处理，可以消除黑边问题，不过这又衍生了一个新的问题，当图像变换过大时，会产生锯齿黑边，通过黑色像素处理并不能解决这个问题。如果哪位有好的思路，请留言，大家共同进步。
如果你仔细观察的话，会发现中间的图像最上面中间部分其实有一点拼接的痕迹，这就是透视变换产生的锯齿边缘，由于颜色非常接近蓝色，所以单纯的黑色像素值判断识别不了，对此，我又对锯齿边缘部分做了特殊处理，但是还是有瑕疵，所以为了达到完美的效果，只能把这一点切除了。
四、总结
最后，我们再来总结一下，要进行图像的无缝拼接，我们的目标就是获得透视矩阵H，而为了获得透视矩阵，首先需要寻找到图像的特征点（sift,surf等），然后把两个图像中相同的特征点找出来，再根据最佳匹配点（bf,flann）计算透视矩阵H
计算出透视矩阵以后，剩下的就是让图二经过H矩阵进行透视变换，让图二在图一的坐标系下表示，然后在经过加权融和，进行黑边的处理，就可以实现无缝拼接了。
具体代码都放在：https://download.csdn.net/download/qq_36387683/10461258