一、演算法目的

隨便拍攝兩張圖片（圖一和圖二），兩圖之間有相同的拍攝區域，需要將兩幅影象無縫拼接在一起，完全接壤。

二、存在問題

由於鏡頭拍照的位置不同，會導致圖一和圖二雖然有相同的拍攝區域，但是並不能簡單的將圖二和圖一的重疊區域覆蓋進行拼接。因為拍攝圖一和圖二是，相機的世界座標位置基本會發生變化。試想一下，你首先在A位置看到物體一，然後換到B位置再看物體一，物體一雖然仍在你的視野裡，但是，它在你眼中與周圍參照物的距離會發生變化（除非你只是轉到一下眼珠），位置不同，光線也可能不同，這都是拼接過程中存在的問題

三、處理步驟

1、首先需要將影象進行桶形變換。該變換的主要目的是為了減少拼接後圖片的畸變，如果沒有進行桶形變換，拼接出來的圖片可能是這樣的：

如果還有更多的圖片，拼出來的效果可能更加誇張：

那為什麼桶形變換後就能改善拼接效果呢？作者認為由於圖1和圖2的重疊區域主要是在邊緣，進行桶形變換後縮減了邊緣影象匹配的發散，儘量讓匹配點的縱座標的差值減小，縮減透視變換後的變形。可是這一點我在網上看了好多，沒有介紹怎麼實現桶形變換的，大部分都是桶形變換的校正，如果哪位有相關的資料，希望能分享一下。

2、桶形變換後，需要找到兩幅圖中相同的特徵點，也就是特徵點匹配。

在此首先需要計算特徵點，然後將特徵點進行匹配（可用到的特徵有sift、surf、fast、角點等）。作者用的是sift，它具有旋轉不變性和縮放不變性，效果很好，理論資料以及程式碼都可以在網上找到，這裡不作詳解，只是速度非常慢，如果只是離線計算透視矩陣，可以考慮選用它。

3、經過上面步驟後，我們獲得了特徵匹配點（即圖1和圖2中同樣特徵點分別在兩圖中的座標），這時候使用BF匹配法（也可以使用FLANN），找到兩幅影象之間的最佳匹配點，如果最佳匹配點小於4，就返回None,因為計算變換矩陣時，最少要四個點。

通過計算得到變換矩陣

4、利用得到的變換矩陣執行透視變化，然後兩幅影象合併

可以看出來，合併以後效果並不好，有明顯顏色區分，所以我們要進行下一步，影象的配準。

5、影象合併修補

從上圖可以看出，兩圖的拼接並不自然，原因就在於拼接圖的交界處，兩圖因為光照色澤的原因使得兩圖交界處的過渡很糟糕，所以需要特定的處理解決這種不自然。這裡的處理思路是加權融合，在重疊部分由前一幅影象慢慢過渡到第二幅影象，即將影象的重疊區域的畫素值按一定的權值相加合成新的影象。

通過透視變換，會產生黑邊，所以還要特殊處理，通過對畫素值處理，可以消除黑邊問題，不過這又衍生了一個新的問題，當影象變換過大時，會產生鋸齒黑邊，通過黑色畫素處理並不能解決這個問題。如果哪位有好的思路，請留言，大家共同進步。

如果你仔細觀察的話，會發現中間的影象最上面中間部分其實有一點拼接的痕跡，這就是透視變換產生的鋸齒邊緣，由於顏色非常接近藍色，所以單純的黑色畫素值判斷識別不了，對此，我又對鋸齒邊緣部分做了特殊處理，但是還是有瑕疵，所以為了達到完美的效果，只能把這一點切除了。

四、總結

最後，我們再來總結一下，要進行影象的無縫拼接，我們的目標就是獲得透視矩陣H，而為了獲得透視矩陣，首先需要尋找到影象的特徵點（sift,surf等），然後把兩個影象中相同的特徵點找出來，再根據最佳匹配點（bf,flann）計算透視矩陣H

計算出透視矩陣以後，剩下的就是讓圖二經過H矩陣進行透視變換，讓圖二在圖一的座標系下表示，然後在經過加權融和，進行黑邊的處理，就可以實現無縫拼接了。

具體程式碼都放在：https://download.csdn.net/download/qq_36387683/10461258