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通过结合OpenCV(2.4.13)的SURF/SIFT算法，并采用RANSAC方法以及加权融合技术，完成了图像拼接(vs17)。

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简介：
通过运用OpenCV-2.4.13与Visual Studio 2017的结合，成功地实现了SURF/SIFT算法与RANSAC技术以及线性加权融合，从而完成了图像的左右拼接功能，并可扩展至上下方向的拼接。通过对`adjustMat`参数的调整，可以有效地控制图像的平移，具体而言，将其值设置为图像行数的像素数量即可。此外，在计算透视变换时，需要将`Size`参数修改为`(image02.cols, image01.rows + image02.rows)`，以确保拼接结果的准确性。提供的代码中包含了详细的注释，清晰地展示了每一步构建过程。同时，为了便于理解和验证，还附带了示例图片供直接运行参考。

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  • 基于OpenCV 2.4.13的SURF/SIFT、RANSAC及加权融合技术的图像拼接（VS17）
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    本项目采用Visual Studio 17开发，利用OpenCV 2.4.13库实现图像拼接。通过SURF和SIFT算法提取特征点，并运用RANSAC剔除误差点，最后使用加权融合技术生成无缝全景图。 利用OpenCV-2.4.13与vs2017实现SURF/SIFT + RANSAC + 线性加权融合来完成图像的左右拼接以及上下拼接功能，只需调整adjustMat函数中的参数（代码中是x偏移量，改为y偏移量，并将值替换为rows）。同时，在计算透视变换时需更改Size参数设置为(image02.cols, image02.rows + image01.rows)。整个程序包含详细的注释和每一步的结构展示，并附有示例图片，可以直接运行使用。
     
  • 基于OpenCV SURF算法的图像匹配与加权平均融合拼接方法
    优质
    本研究提出了一种利用OpenCV库中的SURF算法进行图像特征匹配，并采用加权平均法实现无缝拼接的方法，以提高图像拼接的质量和效率。 由于使用的是64位系统，因此在下载后需要根据自己的系统以及路径配置OpenCV库。
     
  • 结合SIFT特征与RANSAC算法的图像拼接及直线拟合方法
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    本研究提出了一种基于SIFT特征检测和RANSAC算法的图像拼接技术，并应用于直线拟合中，有效提升图像匹配精度与稳定性。 基于SIFT特征和RANSAC算法的图像拼接方法能够有效地将两张图片进行拼接，并且测试效果良好。此外，利用RANSAC算法还可以实现直线拟合。
     
  • 基于OPENCV的ORB/SURF/SIFT与RANSAC图像自动拼接技术
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    本项目采用OpenCV库实现ORB、SURF和SIFT特征提取及匹配，并结合RANSAC算法剔除误匹配，最终完成图像的自动拼接处理。 使用VS2012 x64版本结合OpenCV进行图像拼接的工作已经完成，并参考了他人的代码进行了改编。当前实现的是左右方向的拼接，尚未尝试上下方向的拼接效果如何。主要涉及调整存储位置的相关函数以适应不同的测试需求，经过初步测试后认为方案相对稳定且具有较好的拼接效果。不过，在重叠部分可能会出现鬼影现象，并在接缝处存在轻微裂缝问题，如需进一步优化，则需要设计新的方法来进行改进。 所有代码均附有详细注释，易于理解。同时提供了用于测试的图片资源，请确保配置好所需的头文件和库文件路径后再进行运行。
     
  • 【图像拼接】利用SIFT与RANSAC技术进行图像融合并附带Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于SIFT特征检测和RANSAC算法的图像拼接方法，并包含详细的Matlab实现代码，适用于图像处理研究及学习。 擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • 基于Matlab的SIFT和RANSAC算法在图像拼接与融合中的应用
    优质
    本研究利用MATLAB平台，探讨了SIFT特征提取及RANSAC模型匹配技术在图像拼接与融合领域的实践效果，旨在提升处理效率与合成质量。 本资源使用Matlab实现了SIFT+RANSAC图像拼接与融合的源码。其中main.m是主程序文件，并对各功能函数有比较详细的说明。运行该程序后，稍作等待即可得到最终结果及中间结果。
     
  • 使用Python和OpenCV实现的简单图像拼接算法（结合SIFT、单应性、KNN及Ransac）
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    本项目利用Python与OpenCV库，基于SIFT特征检测、单应性变换及KNN与RANSAC筛选匹配点，实现了简单的图像无缝拼接功能。 在 Python 中实现了一种简单的图像拼接算法，利用了 SIFT（尺度不变特征变换）、单应性、KNN（K个最近邻）和 Ransac 等技术。该项目旨在开发一种基于特征的自动图像拼接方法：当输入两张具有重叠区域的图片时，系统能够生成一张无缝且广阔的全景图。 具体而言，该算法首先通过 SIFT 提取输入图像中的局部特征点；然后使用 KNN 对这些特征进行匹配；接着利用 Ransac 计算单应矩阵（Homography Matrix），用于描述两张图像之间的变换关系。最后一步是应用加权混合掩码来平滑地融合这两张图片，从而创建无缝的全景效果。
     
  • 基于图像融合技术的图像拼接方法
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    本研究提出了一种先进的图像融合与拼接技术，通过优化算法实现无缝、高质量的图像组合，适用于高精度地图制作和虚拟现实场景构建。 基于图像融合的图像拼接算法利用MATLAB实现，并采用SIFT进行匹配。
     
  • 基于图像拼接的加权羽化融合算法
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    本研究提出了一种基于图像拼接技术的加权羽化融合算法，旨在提升多幅图像无缝连接的质量与自然度。通过引入自适应权重和渐变过渡带处理，有效减少人工痕迹，实现更加细腻平滑的视觉效果。该方法在摄影、地图制作等领域具有广泛应用前景。 我编写了一个使用羽化融合技术的图像拼接算法的小程序，并采用了加权方法。
     
  • 基于SURF特征的OpenCV2图像拼接融合方法
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    本研究采用OpenCV2库中的SURF特征提取技术，探讨并实现了一种有效的图像拼接与融合算法，旨在提高大场景图像处理的质量和效率。 本段落详细介绍了如何使用OpenCV2基于SURF特征提取实现两张图像的拼接融合，并提供了示例代码以供参考学习。对于对此主题感兴趣的读者来说，这些内容会非常有用。