实时多目图像拼接算法可以用于将多个视角的图像拼接成一个全景图像或者视频。

以下是一种常见的实时多目图像拼接算法的基本实现步骤：

1. 特征提取与匹配：

   • 对于每个输入图像，使用特征提取算法（如SIFT、ORB等）来提取图像中的特征点。
   • 然后，使用特征描述符（如ORB描述符）来描述每个特征点的局部特征。
   • 对于每对图像，通过匹配它们之间的特征点来确定它们之间的对应关系。

2. 相机姿态估计：

   • 基于匹配的特征点，使用相机姿态估计算法（如RANSAC、PnP等）来估计每个相机的位姿（旋转和平移）。
   • 相机位姿表示了每个相机相对于一个共同参考坐标系的位置和方向。

3. 图像对齐：

   • 根据估计得到的相机位姿，对所有输入图像进行对齐，使它们在同一个参考坐标系下对齐。
   • 这可以通过透视变换（Perspective Transformation）或者全景图像拼接中的投影变换（Warping）来实现。

4. 图像融合：

   • 对齐后的图像可能存在重叠区域，需要对重叠区域进行融合，以生成平滑的全景图像。
   • 常见的融合技术