图像拼接问题，请提供思路或者Demo

最近工作上要用到图像拼接，来拼接显微细胞图像，要拼接的图像重叠的区域较少，左右两幅图像重叠的区域大概是长度的十分之一左右，请问大家能提供一些思路或者Demo吗？

下面是要拼接的图像示例，第一幅图像的右边与第二幅图像左边连接。

题主，根据经验来看，重叠率低的确实不太好全图做特征点搜索拼接，如果你图像全部都是左侧图像的右边部分和右侧图像的左侧部分一小点重合的话。
1.那把图像各截图一部分出来做拼接就好了。
2.左侧图像的剩余部分与拼接好的结果图按照图像宽度粘贴在一起。
3.然后把右侧图像剩下的部分，直接贴到上一步结果图的右侧。

希望题主点击采纳谢谢。给我个鼓励！

同时打开两图二进制，直接拼接对应行，保存拼接图。这样子，可行不哦？😊_{(我不会图像处理，所以才有这样子的“天马行空”之非分之想)}
CSDN博文OpenCV图像拼接，可不可以满足您哩，点击蓝色文字跳转去瞧瞧呗。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42751978/article/details/130750523

【以下回答由 GPT 生成】

思路： 1. 使用OpenCV库加载第一幅图像和第二幅图像。 2. 使用特征检测算法（如SIFT、SURF或ORB）提取第一幅图像和第二幅图像的特征点。 3. 使用特征匹配算法（如基于特征点的匹配算法或基于特征描述子的匹配算法）找到第一幅图像和第二幅图像中对应的特征点对。 4. 使用RANSAC算法估计两幅图像之间的透视变换矩阵。 5. 将第二幅图像进行透视变换，将其与第一幅图像对齐。 6. 将两幅图像拼接在一起，形成一幅拼接后的图像。

示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 1. 加载图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 2. 提取图像特征点
orb = cv2.ORB_create()
keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(image1, None)
keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(image2, None)

# 3. 特征点匹配
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(descriptors1, descriptors2)
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

# 4. 估计透视变换矩阵
src_pts = np.float32([keypoints1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([keypoints2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
homography, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 5. 透视变换
height, width, _ = image1.shape
warped_image = cv2.warpPerspective(image2, homography, (width*2, height))

# 6. 拼接图像
warped_image[0:height, 0:width] = image1

# 显示拼接后的图像
cv2.imshow('Stitched Image', warped_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请确保在代码中替换image1.jpg和image2.jpg为实际的图像路径，并确保安装了OpenCV库。这个示例使用了ORB作为特征检测和匹配算法，可以根据自己的需求选择其他算法。拼接后的图像会显示在窗口中，并等待按下任意键关闭窗口。

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