本文实例为大家分享了python opencv进行图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 思路和方法 思路 1、提取要拼接的两张图片的特征点、特征描述符； 2、将两张图片中对应的位置点找到，匹配起来； 3、如果找到了足够多的匹配点，就能将两幅图拼接起来，拼接前，可能需要将第二幅图透视旋转一下，利用找到的关键点，将第二幅图透视旋转到一个与第一幅图相同的可以拼接的角度； 4、进行拼接； 5、进行拼接后的一些处理，让效果看上去更好。 实现方法 1、提取图片的特征点、描述符，可以使用opencv

初级的图像拼接为将两幅图像简单的粘贴在一起，仅仅是图像几何空间的转移与合成，与图像内容无关。高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接，拼接时消去两幅图像相同的部分，实现拼接合成全景图。 具有相同尺寸的图A和图B含有相同的部分与不同的部分，如图所示：             用基于特征的图像拼接实现后： 设图像高为h，相同部分的宽度为wx 拼接后图像的宽w=wA+wB-wx 因此，可以先构建一个高为h，宽为W*2的空白图像，将左图像向右平移wx，右图像粘贴在右侧。则右图像刚好覆盖左图像中的相同部

摘要： 使用基于python的opencv中的sift算法检测图像中的特征点。通过knn匹配，每个关键点两个match，即最近邻与次近邻。 采用SIFT作者提出的比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式来筛选出最近邻远优于次近邻的匹配作为good matches。最后，根据投影映射关系，使用计算出来的单应性矩阵H进行透视变换，再进行拼接。 准备： 首先，准备好几个库： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np