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harris
- 两幅图像拼成全景图。Harris角点检测选特征点，配对过程比较原始，有点慢，ransac算法提取有效配对点，计算projective transformation.最后拼全景图。 需要CIMG库支持，jpeg图像还需要magickimage库. Linux g++编译通过，编译加 -lX11 -lpthread -ljpeg, windows 下未试验.
matching
- 使用Harris Corner提取特征点，通过相关算法得到匹配结果后，再使用Ransac算法剔除错误匹配-Using Harris Corner feature point extraction, through the relevant algorithm matches, then use Ransac algorithms eliminate false matches
RANSAC
- 二维图像中随机抽样一致性RANSAC算法的实现-Two-dimensional image RANSAC RANSAC algorithm
ICM2image_loop
- 对两帧图像进行ICM调试.包含内容：1估计姿态和摄像机内参数；2两幅图做四次金字塔；3利用输入特征点采用ransac算法估计姿态R, T。4sift特征匹配；5摄像机标定。-ICM images on two debugging. Contains: 1 Estimated posture and intrinsic parameters 2 two plans to do four pyramids 3 using the input feature points using ransac
图像配准算法
- 1.SIFT得到两幅图像的匹配点对 2.通过RANSAC剔除外点，得到N对内点 3.利用DLT和SVD计算全局单应性 4.将源图划分网格，取网格中心点，计算每个中心点和源图上内点之间的欧式距离和权重 5.将权重放到DLT算法的A矩阵中，构建成新的W*A矩阵，重新SVD分解，自然就得到了当前网格的局部单应性矩阵 6.遍历每个网格，利用局部单应性矩阵映射到全景画布上，就得到了APAP变换后的源图 7.最后就是进行拼接线的加权融合