全景拼接·实战
📚 30章 完整目录
OpenCV
01
全景拼接初探
什么是图像拼接？
应用场景（街景、VR、无人机航拍）与课程概览。
02
环境搭建
OpenCV与Python环境
配置必要的库 (numpy, matplotlib, opencv-python)。
03
图像基础操作
读取·显示·保存
理解BGR与RGB色彩空间。
04
特征点检测入门
什么是特征点？
Harris角点检测原理。
05
Harris角点实战
cv2.cornerHarris()
角点检测与可视化。
06
SIFT算法 (上)
尺度不变特征变换
尺度空间与高斯差分。
07
SIFT算法 (下)
关键点定位与方向
生成描述子。
08
SIFT实战
cv2.SIFT_create()
检测并绘制关键点。
09
SURF算法
加速鲁棒特征
原理与OpenCV实现 (注意专利)。
10
ORB算法
FAST+BRIEF融合
cv2.ORB_create() 实战。
11
特征匹配基础
暴力匹配器
Brute-Force Matcher 与 cv2.BFMatcher。
12
特征匹配实战
BFMatcher匹配SIFT/ORB
绘制匹配结果。
13
FLANN匹配器
快速最近邻搜索
cv2.FlannBasedMatcher 原理。
14
筛选优质匹配
Lowe's ratio test
交叉检查，剔除误匹配。
15
单应性矩阵
什么是单应性？
cv2.findHomography() 计算变换矩阵。
16
RANSAC算法
随机抽样一致性
为什么能剔除异常点？
17
图像变换
cv2.warpPerspective()
透视变换与变换矩阵。
18
图像拼接核心
单应性坐标系变换
两张图像变换到同一坐标系。
19
拼接缝隙处理
渐入渐出融合
Linear Blending 解决接缝。
20
多频段融合
拉普拉斯金字塔
让拼接边界更自然。
21
OpenCV Stitcher类
cv2.Stitcher.create()
实现自动全景拼接。
22
Stitcher参数调优
模式·相机参数
置信度阈值，scans/panorama。
23
多图拼接实战
3+张图像拼接
宽幅全景图生成。
24
全景投影方式
柱面与球面投影
减少畸变原理。
25
曝光补偿
亮度不均处理
增益补偿算法简介。
26
实战项目1
室内全景拼接
光照变化与运动物体处理。
27
实战项目2
无人机航拍拼接
大视角变化·小重叠区域。
28
性能优化
缩放·C++·多线程
图像预处理与加速。
29
常见问题与调试
错位·重影·黑边
特征点不足的解决方案。
30
课程总结与展望
全景视频·SLAM
深度学习特征 (SuperPoint) 简介。