图像拼接

【声呐图像处理】水下前视声呐（FLS）图像拼接与建图全流程解析摘要：在浑浊的水下环境中，光学摄像头的可视范围极其有限，而前视声呐（Forward-Looking Sonar, FLS）凭借其不受光照影响的声学成像特性，成为了水下感知的核心传感器。本文将深入剖析一套完整的前视声呐图像拼接技术方案，从声呐成像机理、抗噪鲁棒的频域配准算法，到基于图优化的全局一致性校正，带你一探水下声学地图构建的硬核技术。

基于APAP算法的图像和视频拼接APAP算法是结合3d投影去做的极致算法，有利于和3d融合的技术APAP 算法叫做As-Projective-As-Possible，包含了柱面投影，球面投影，特征提取，特征匹配，单应性矩阵估计，APAP变换，图像融合等核心算法，前期必须用多种不同的投影算法解决非直线相机的问题，对于监控图像来说，最大的问题就是桶形畸变和鱼眼畸变，在拼接上难度比较大，很多系统直接经过畸变矫正以后再拼接，实际上矫正以后的图像非常难拼接，矫正图像的视差比不矫正更大，所以又必须使用各种投影算法去解决视差问题。APAP算法本身是一

Orin-Apollo园区版本：订阅多个摄像头画面拼接与硬编码RTMP推流本文旨在演示如何在NVIDIA Orin平台上基于Apollo Cyber RT框架，使用C++订阅多个摄像头Topic，对图像进行拼接处理，并通过硬件加速编码实现RTMP推流。该Demo仅用于基础学习。

【75】OpenCV C++实战篇——OpenCV 图像拼接、全景拼接（教程合集）图像拼接是一种将多张具有重叠区域的图像融合为无缝全景图的技术，其核心目标：获得大视角的同时保持图像高分辨率。

基于OpenCV中的图像拼接方法详解图像拼接是计算机视觉中一项重要的技术，它可以将多张有重叠区域的图片无缝拼接成一张全景图。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV实现基于SIFT特征和透视变换的图像拼接。

无人机遥感图像拼接及处理实践技术：生态环境监测、农业、林业等领域，结合图像拼接与处理技术，能够帮助我们更高效地进行地表空间要素的动态监测与分析近年来，无人机技术在遥感领域的应用越来越广泛，尤其是在生态环境监测、农业、林业等领域，无人机遥感图像的处理与分析成为了科研和业务化工作中的重要环节。通过无人机获取的高分辨率影像数据，结合图像拼接与处理技术，能够帮助我们更高效地进行地表空间要素的动态监测与分析。本文将为大家详细介绍无人机遥感图像拼接与处理的全流程，并结合实际案例，帮助大家更好地理解这一技术的应用。

音视频牛哥

如何通过OpenCV实现图像融合拼接？2024年了，谈论图像拼接，不算新事物，我们这里探讨图像拼接，主要探讨图像拼接的意义、难点和大概的实现思路。图像拼接可以突破设备视野限制，通过拼接低分辨率图像获得高分辨率图像。

从懒虫到爬虫

基于opencv的图像拼接利用Python的OpenCV库实现了简单的图像拼接，示例图像拼接主要包括以下几个步骤：特征检测与匹配：首先，需要在待拼接的图像之间找到匹配的关键点或特征。OpenCV提供了如SIFT、SURF、ORB等特征提取器以及BFMatcher、FLANN等匹配算法来实现这一步骤。

简简单单做算法

基于harris角点和RANSAC算法的图像拼接matlab仿真目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程MATLAB2022a

航拍图像拼接 | 使用C++实现的无人机航拍图像拼接

两个专栏帮你搞定【图像拼接（image stitching）】【图像拼接论文精读】专栏：图像拼接论文精读【图像拼接源码精读】专栏：图像拼接论文源码精读前言图像拼接（image stitching）是计算机视觉中的高级图像处理手段，是一个小众方向，研究的人很少，自然也没有人做这个领域的专栏教程。一方面，入门该邻域的难度大、门槛高，需要强大的数学、图形学功底；另一方面，在本领域内想创新比较困难，文章确实比较难发，研究者越来越少。全网能搜集到的也都是一些零散的知识和浅显的解读，没有深入。

阅读笔记（ICIP2023）Rectangular-Output Image StitchingZhou, H., Zhu, Y., Lv, X., Liu, Q., & Zhang, S. (2023, October). Rectangular-Output Image Stitching. In 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (pp. 2800-2804). IEEE.

阅读笔记（MM2023）Learning pixel-wise alignment for unsupervised image stitchingJia, Q., Feng, X., Liu, Y., Fan, X., & Latecki, L. J. (2023, October). Learning pixel-wise alignment for unsupervised image stitching. In Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia (pp. 1392-1400).

FPGA高端项目：Xilinx Zynq7020系列FPGA多路视频拼接工程解决方案提供6套工程源码和技术支持没玩过图像拼接都不好意思说自己玩儿过FPGA，这是CSDN某大佬说过的一句话，鄙人深信不疑。。。图像拼接在实际项目中应用广泛，特别是在医疗和军工行业，目前市面上的图像拼接方案主要有Xilinx官方推出的Video Mixer方案和自己手撕代码的自定义方案；Xilinx官方推出的Video Mixer方案直接调用IP，通过SDK配置即可实现，但他的使能难度较高，且对FPGA资源要求也很高，不太适合小规模FPGA，在zynq和K7以上平台倒是很使用，如果对Video Mixer方案感兴趣，可以参考我之前的博

论文阅读：“基于快速特征点提取和描述算法与色调、饱和度和明度的图像特征点匹配算法”提出了一种基于快速点特征提取和描述（ORB）算法与色调、饱和度和明度（HSV）的图像特征点匹配算法。首先利用双边滤波和均值滤波结合对图像进行预处理，然后使用 ORB 算法进行特征点提取；接着利用 K 维二叉树（K-D Tree）算法与汉明距离进行特征点粗匹配；再利用图像的 HSV 信息对匹配特征点对进行二次筛选。

我是有底线的