Images stitching 是opencv3.4.0中的模組之一，使用此模組可以實現對影象的拼接。在此之前需要編譯opencv3.4.0+contrib。具體編譯方法可以點此連結。也可以直接下載我編譯好的opencv340+contrib的檔案直接配置，配置方法與opencv一樣。
具體內容可以參考sitiching的官方幫助文件。

Image Stitching 模組下共包含七個子模組，分別為：

• Features Finding and Images Matching 功能查詢和影象匹配
• Rotation Estimation 輪換估計
• Autocalibration 自動校準
• Images Warping 影象變形
• Seam Estimation 接縫估計
• Exposure Compensation 曝光補償
• Image Blenders 影象攪拌機
  

我們先來看一下cv::stitcher這個類，該類包含在標頭檔案opencv2/stitching.hpp中，其所有的成員函式如下：

先來看一個簡單的例項：

#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
 

#include <opencv2/stitching.hpp>
#include "windows.h"

using namespace std;
using namespace cv;

bool try_use_gpu = false;
vector<Mat> imgs;
string result_name = "dst1.jpg";
int main(int argc, char * argv[])
{
    Mat img1 = imread("33.jpg");
    Mat img2 = imread("34.jpg");
    imshow("p1"
 
, img1);
    imshow("p2", img2);

    long t0 = GetTickCount();

    if (img1.empty() || img2.empty())
    {
        cout << "Can't read image" << endl;
        return -1;
    }
    imgs.push_back(img1);
    imgs.push_back(img2);

    Stitcher stitcher = Stitcher::createDefault(try_use_gpu);
    // 使用stitch函式進行拼接
    Mat pano;
    Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);
    if (status != Stitcher::OK)
    {
        cout << "Can't stitch images, error code = " << int(status) << endl;
        return -1;
    }
    long t1 = GetTickCount();
    imwrite(result_name, pano);
    Mat pano2 = pano.clone();
    // 顯示源影象，和結果影象
    imshow("全景影象", pano);

    cout << "Time: "<<t1 - t0 << endl;

    if (waitKey() == 27)
        return 0;
}

通過結果可以看出直接使用stitching函式進行拼接是比較耗時的。這個簡單的例子主要使用了兩個函式，分別為：


stitch函式的返回值是一個狀態，並將拼接完成的圖片存在 pano中