全景图像拼接中的特征点检测与描述子实现
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简介：
本研究聚焦于计算机视觉领域中全景图像拼接技术，重点探讨了特征点检测及描述子的应用，以提升图像匹配精度和效率。
特征点检测与描述子计算：
使用 SIFT 算法识别图像的关键点，并为每个关键点生成描述符。这一步骤旨在提取出能够代表图像特性的显著区域。
特征点匹配：
利用 KNN 和比值测试来选择高质量的对应关系，以确保从两张图片中挑选出来的相似特征是可靠的，从而支持后续步骤中的精确对齐工作。
计算单应性矩阵并进行图像变换：
通过 RANSAC 算法基于选定的配对点集构建单应性矩阵。这个矩阵用于表示一张图如何转换成另一张图的空间关系，并据此调整图片内容以实现二者间的准确匹配和排列。
使用该矩阵执行透视变换，将一个图像变形至与另一个图像一致的位置，以便于后续拼接操作。
图像拼接：
结合经过几何校正的两张图像片段，生成一幅更大的全景视图或者复合影像。
结果展示：
可选择性地展示特征点之间的对应关系以增进对两幅图片间关联性的理解。
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