本篇文章给大家分享的是有关怎么在Python中拼接图像，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
Python主要用来做什么
Python主要应用于：1、Web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。
一、前言
图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像的技术。
二、特征点匹配
特征点具有局部差异性
动机：特征点具有局部差异性
图像梯度
Harris矩阵
以每个点为中心取一个窗口，窗口大小为55或者77，如果这个点具有差异性，往周围任意方向移动，周围的环境变化都是会比较大的，如果满足这个特性，我们就认为这个特征点具有明显的局部差异性。在工事中，I表示像素，如果是 彩色图像就是RGB,灰色图像就是灰度。(u,v)表示方向。然后对上式进行一阶泰勒展开。
Harris矩阵H的特征值分析：
矩阵特征值反应了两个垂直方向的变化情况，一个事变化最快的方向，一个事变化最慢的方向
兴趣点位于光滑区域,不是特征点
兴趣点位于边缘区域
兴趣点位于角点区域
所以检测特征的任务转化为计算Harris矩阵，判断特征值大小。
在实际操作中，很少通过计算特征值来判断，因为计算特征值计算量比较大，取而代之的是Harris角点准则。
三、匹配错误的特征点干扰
在进行图像匹配过程中，如果图像的噪声太大，就会使得特征点的匹配发生了偏差，匹配到了错误的点，这种不好的匹配效果，会对后面的图像拼接产生很大的影响，如下图
四、消除干扰
为了进一步提升匹配精度，可以采用随机样本一致性（RANSAC）方法。
因为我们是使用一幅图像（一个平面物体），我们可以将它定义为刚性的，可以在pattern image和query image的特征点之间找到单应性变换（homography transformation ）。使用cv::findHomography找到这个单应性变换，使用RANSAC找到最佳单应性矩阵。（由于这个函数使用的特征点同时包含正确和错误匹配点，因此计算的单应性矩阵依赖于二次投影的准确性）
五、RANSAC进行图像匹配
RANSAC是“RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致）”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代次数。
RANSAC的基本假设是：
（1）数据由“局内点”组成，例如：数据的分布可以用一些模型参数来解释；
（2）“局外点”是不能适应该模型的数据；
（3）除此之外的数据属于噪声。
局外点产生的原因有：噪声的极值；错误的测量方法；对数据的错误假设。
RANSAC也做了以下假设：给定一组（通常很小的）局内点，存在一个可以估计模型参数的过程；而该模型能够解释或者适用于局内点。
RANSAC原理
OpenCV中滤除误匹配对采用RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵H，矩阵大小为3×3。RANSAC目的是找到最优的参数矩阵使得满足该矩阵的数据点个数最多，通常令h4=1来归一化矩阵。由于单应性矩阵有8个未知参数，至少需要8个线性方程求解，对应到点位置信息上，一组点对可以列出两个方程，则至少包含4组匹配点对。
