转载自：https://blog.csdn.net/gitblog_00872/article/details/152015625
全景拼接（Panoramic Stitching）技术通过将多视角图像融合为宽视角全景图，解决了传统单相机视野局限问题。Kornia作为基于PyTorch的几何计算机视觉库，提供了从特征匹配到图像融合的全流程工具链。本文将深入解析如何利用Kornia实现工业级全景拼接，重点解决视角变换、运动估计和无缝过渡三大核心挑战。
全景拼接技术架构与核心模块
Kornia全景拼接系统由四大功能模块构成：特征提取与匹配、几何变换估计、图像配准与投影、融合与平滑过渡。其技术架构如下：
关键技术模块解析
随机采样一致性算法（RANSAC）
Kornia的RANSAC实现位于kornia/geometry/ransac.py，支持多种几何模型估计，包括单应矩阵（Homography）、基础矩阵（Fundamental Matrix）等。其核心优势在于通过迭代随机采样和模型验证，有效剔除异常匹配点，提高变换矩阵估计的鲁棒性。
单应矩阵估计
通过直接线性变换（DLT）算法实现，支持从点对应关系或线段对应关系估计图像间的单应矩阵。相关实现可见kornia/geometry/homography.py中的find_homography_dlt函数。
图像投影变换
基于估计的单应矩阵，将多幅图像投影到统一坐标系。Kornia提供了多种插值方式和边界处理策略，确保投影后图像的质量。
————————————————
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/gitblog_00872/article/details/152015625