是一个多张单一图片拼合成一张整图，些工具主要适合2D游戏开发，对于资源为单张情况需要将整合为一张完整图这样方便管理，代码是自己因为工作需要写的，代码没有参考价值， 需要.NET 3.5 运行库， 在使用时请 一定按照 二级目录的行式 最上层文件夹-》二级文件夹（可以多个）【每个文件夹包含你要拼合的多个图片 文件名格式要以 xxx_01.png xxx_02.png 形式命名 】 拼合后的文件存放于 D:\FISH 目录下
2025-06-20 00:30:22
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标题中的“超强图像拼合软件--基于sift算法的图像拼合软件”指的是一个利用Scale-Invariant Feature Transform（SIFT）算法实现的图像拼接工具。SIFT算法是一种强大的计算机视觉技术，它能够识别和匹配不同视角、缩放、光照等条件下图像中的关键特征点，因此在图像拼接中具有广泛的应用。
SIFT算法步骤主要包括：
1. **尺度空间极值检测**：首先在多尺度空间中寻找稳定的特征点，确保这些点在不同的缩放级别下都能被检测到。
2. **关键点定位**：对找到的极值点进行精确的位置和尺度估计，以消除噪声和局部极值的影响。
3. **方向分配**：为每个关键点分配一个或多个方向，这有助于提高旋转不变性。
4. **描述符计算**：计算每个关键点周围的局部特征描述符，这是一个高维向量，用于区分不同的特征点。
5. **描述符匹配**：在两幅图像中寻找匹配的描述符对，通常是通过距离度量（如欧氏距离或余弦相似度）来完成。
6. **几何变换验证**：通过匹配的描述符对估计图像间的几何变换，如旋转和平移，同时去除错误匹配。
描述中提到的“一个老外编写的图像拼合小软件”，可能是指这个软件是由非中文国家的开发者编写的，因此可能没有中文语言支持，对于中文路径可能存在兼容性问题。这意味着在安装或运行软件时，应避免使用包含中文字符的文件夹或路径，否则可能导致软件无法正常工作。
标签“图像拼合”表明了软件的主要功能，即将多张图片组合成一张全景图或大视场图。这一过程通常涉及到图像的对齐、融合以及可能的图像增强处理，以便使结果看起来自然且无明显接缝。
“英文软件”标签提示我们，软件的用户界面和文档可能都是英文的，对于不熟悉英文的用户来说，使用起来可能会有一些挑战。
至于“image”标签，这表明软件主要处理的是图像数据，可能包括读取、处理和输出图像。
在压缩包子文件的文件名称列表中，“autostitch”可能是软件的主程序或可执行文件名。这个程序很可能包含了SIFT算法以及其他图像处理算法，以实现自动图像拼合的功能。用户可能只需要将待拼合的图像拖放到该程序中，软件就会自动处理并生成拼合后的图像。
这款基于SIFT算法的图像拼合软件提供了自动化和高质量的图像拼接服务，尤其适用于风景摄影、建筑拍摄等领域，但需要注意的是，由于软件的英文界面和不支持中文路径，中国用户在使用时可能需要一定的英文基础和技术知识。
2025-06-20 00:10:32
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这是一个压缩包，包含了Opencv_Stitcher调用代码，PhotoShop脚本PhotoMerge插件和它相应的专利技术文档(含中英版)，还包括了生成手动微调代码，所有的经过测试的拼合素材图片和拼合效果，最后附上我的全景拼合代码，具体的使用方法和说明见我的博客链接，如有什么问题，请私信或者博客中@我一下，我看到后，会尽量给出回答，谢谢大家的支持！
2024-06-19 17:06:14
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可以下载、拼合、查看矩形经纬度范围的google卫星地图，分辨率可达1-22级google卫星地图不同地区提供不同精细程度的地图，一般地区可以达到16-18级，一般应用13-17级就已够用
2023-03-29 13:41:55
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C#实现的全景图拼接（两张图片合并成一张图片源程序）
这个一个图形学处理中的全景图拼接程序，用的是C#写的，使用vs2005
2022-12-20 10:00:08
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MATLAB 中的IPT 支持以控制点为基础的点映射图像配准。一旦选出了足够的有效控制点，就可以利用IPT 函数来推导出实现某种映射关系的空间变换，以便控制这些点。
2022-11-24 20:13:19
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针对目前超宽带光源高输出功率光源光谱拼合设计上的难点，创造性地提出了一种利用Matlab计算机编程的高效设计方法，并结合测试得出了与实际非常一致的结果，模拟值与实测值在近500nm的带宽内误差小于±1 dB。
2022-09-13 23:29:25
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matlab将的图片拼合代码运动的两视图结构
如何运行：
为了使该程序平稳运行，请确保您的Matlab版本具有计算机视觉工具箱。
result文件夹包含最终对象。
层模型显示在程序的末尾，但是您也可以在任何3D软件（例如Blender或Meshlab）中查看它。
为了用户的舒适，建议将背景颜色从黑色更改为较浅的颜色（例如绿色）。
要启动该程序，请运行文件main.m
在运行时，将显示图像的关键和匹配功能以及最终生成的3D点云的图形。
该程序的主要步骤：
解密本征矩阵文本文件。
提取并匹配两个图像的关键特征。
估计然后分解基本矩阵。
将匹配的点三角剖分成3D模型。
创建最终的PLY模型。
如何制作自己的模型：
从相似但不同的视图中拍摄同一对象的两张图片。
建议水平方向。
使用Matlab工具箱校准相机，然后将生成的本征矩阵写入一个名为intrinsic.txt的文件中，该文件必须与两个图像放置在同一文件夹中。
在第4行上添加图像的尺寸。
将它们放在同一文件夹中，然后修改main.m以指向图像。
添加如下代码：
Structure_from_Motion(image1Path,
image
2022-08-03 18:55:44
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