imageStitching实现图像拼接

使用：Sift算法。用不同尺度（标准差）的高斯函数对图像进行平滑，然后比较平滑后图像的差别， 差别大的像素就是特征明显的点。 该算法主要包括5个步骤进行匹配： 1、构建尺度空间，检测极值点，获得尺度不变性； 2、特征点过滤并进行精确定位，剔除不稳定的特征点； 3、在特征点处提取特征描述符，为特征点分配方向值； 4、生成特征描述子，利用特征描述符寻找匹配点； 5、计算变换参数

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//M*/

#include 
#include 
#include “opencv2/highgui/highgui.hpp“
#include “opencv2/stitching/stitcher.hpp“

using namespace std;
using namespace cv;

bool try_use_gpu = false;
vector imgs;
string result_name = “result.jpg“;

void printUsage（）;
int parseCmdArgs（int argc char** argv）;

int main（int argc char* argv[]）
{
    int retval = parseCmdArgs（argc argv）;
    if （retval） return -1;

    Mat pano;
    Stitcher stitcher = Stitcher::createDefault（try_use_gpu）;
    Stitcher::Status status = stitcher.stitch（imgs pano）;

    if （status != Stitcher::OK）
    {
        cout << “Can‘t stitch images error code = “ << status << endl;
        return -1;
    }

    imwrite（result_name pano）;
    return 0;
}


void printUsage（）
{
    cout <<
        “Rotation model images stitcher.\n\n“
        “stitching img1 img2 [...i

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-07-05 18:07  imageStitching\.vs\
     目录           0  2018-07-05 18:07  imageStitching\.vs\imageStitching\
     目录           0  2018-07-05 18:07  imageStitching\.vs\imageStitching\v14\
     文件       22528  2018-07-05 19:30  imageStitching\.vs\imageStitching\v14\.suo
     目录           0  2018-07-05 18:07  imageStitching\Backup\
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     目录           0  2018-07-05 18:07  imageStitching\Backup\imageStitching\
     目录           0  2012-05-21 17:00  imageStitching\Debug\
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............此处省略5个文件信息