我刚刚学习了SIFT、ORB和SURF算法，以及它们如何用于特征检测和提取，以及图像融合中使用的单应性和RANSAC技术。SIFT和SURF算法是专利算法，大多数具有更好的精度（source1，source2），ORB算法是轻量级的，并且是开源的。
OpenCV Stitcher函数（documentation）的构建使得即使不知道整个图像拼接管道也可以使用它。
所以我很想知道cv2.Stitcher类中使用了哪些算法（尤其是特征检测和提取）？是否可以选择默认算法之外的其他算法，用于其实现？
我刚刚学习了SIFT、ORB和SURF算法，以及它们如何用于特征检测和提取，以及图像融合中使用的单应性和RANSAC技术。SIFT和SURF算法是专利算法，大多数具有更好的精度（source1，source2），ORB算法是轻量级的，并且是开源的。
OpenCV Stitcher函数（documentation）的构建使得即使不知道整个图像拼接管道也可以使用它。
所以我很想知道cv2.Stitcher类中使用了哪些算法（尤其是特征检测和提取）？是否可以选择默认算法之外的其他算法，用于其实现？
1条答案
按热度按时间yrdbyhpb1#
默认情况下，stitcher类使用ORB：
在stitcher.cpp中
您可以使用stitching_detailed.py/stitching_detailed.cpp或stitching python包来试用不同的检测器