实现了对两张或多张图像的拼接算法，不存在由于单应变换造成的缺失问题。高分辨率用的是ORB算法，低分辨率图像用的是SIFT算法，想换成相应的算法可在detectAndDescribe函数中进行修改。测试数据方面（存放在sourcedata里面），针对实际分辨率为640*512的红外图像及可见光窗口图像，各准备了5组测试数据进行测试；实际分辨率为2048*1536和4096*3072的可见光窗口图像分别准备了4组和3组数据进行测试。
这个参数是source最初版本的参数，另外两个的参数具体看源码。如果真能写成，再把参数更新了。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| --list | 待拼接的图片路径，至少有两张图片 |
| --transpath | 中间结果的保存路径，默认是tansformed.png |
| --savepath | 最终结果保存路径，默认是processed.png |
示例
.\main.exe --list .\image1.png .\image2.png --transpath tmp.png --savepath result.png这里是用pyinstaller生成了exe可执行文件，如果用源码执行的话参数同上。
source最初版本：
- python == 3.9
- opencv-python == 4.8.0.76
- opencv-contrib-python == 4.8.0.76
- numpy == 1.26.0
refactorCode和reSampleCode：
- python == 3.7
- opencv-python == 3.4.2.17
- opencv-contrib-python ==3.4.2.17
- numpy == 1.21.6
这里提醒一下，SURF算法在3.4.2.17版本上可用，但在更高的opencv版本上就用不了，说是让自己去编译。SIFT算法写法在opencv3和4上的写法不一样，有报错对着报错改一下就行。而且一定要install contrib那个包，否则会提醒找不到方法。
为了解决单应变换造成的缺失问题，我先将第一张图进行了单应变换并且进行了平移。然后将变换后的图再去和第二张图进行一次拼接。由于用了两次特征点寻找和匹配的算法，所以在高分辨率图像拼接的时候速度会慢，并且多张图像拼接的时候速度也会变慢。速度和CPU的性能也有很大关系，CPU越好速度也会越快。低分辨率图像拼接速度还行。
两张图像拼接基本没有问题，就是没有进行图像融合，边界部分有一条白线。多张图像拼接除了速度问题外，还有一个拼接顺序问题没完全解决，由于我这个是逐步拼接的，多张图片拼接的时候，如果有两张图片没有交集，无法进行拼接，需要找出一个顺序来。我写了一个判断过程，但没完全写，因为多张高分辨率图像特征点太多，用我这个代码会卡死。所以高分辨率多张拼接就没判断顺序，低分辨率的图像可以是可以，但速度也会降低，而且测试图像基本都是按顺序有交集的，顺序基本也没变，所以基本没啥用。
对代码进行了重构，删减了一些东西，同时把注释也加了上去，代码放在refactor中，具体参数见代码。还未解决的问题也写了一个文档放在其中。
今天思考一天（感觉自己智商不高），发现没必要加第二次的特征点提取和匹配来确定两个的位置。直接用correct_H方法返回的单应变换后坐标x,y最小值对B进行平移即可（经验证计算出的最小值，就是需要平移的像素点值），具体见里面的pdf。
简化后，速度变快了不少。默认用的特征点提取算法是SURF，速度肯定是比SIFT快的，但是多张图像拼接时，可以肉眼看出不如SIFT精确。所以用的时候看情况选算法了，如果是4K的图，建议用ORB，ORB速度和精度都还行，不然用SIFT精度是高但速度是真慢。
代码放在reSampleCode中，还有一些没有解决的问题，比如先对图像进行去畸变和亮度处理等。还是先解决边缘融合的问题吧，之后更新打算在这个里面去添加新参数和新功能。
10月30日更新，新增了自适应颜色直方图均衡、gamma变换、畸变矫正（没完全改完，需要数据测试）、直方图均衡（有代码，但没用，实际效果不如自适应的好）功能，去除了拼接的缝隙（实际就是拷贝warp图的3列or行像素到最终结果的对应缝隙那里）根据代码和1030那张图片理解一下。更新的参数还是一样具体看代码，这里提醒一下畸变矩阵顺序是k1、k2、p1、p2、k3，另外一个相机内参矩阵是00、11、02、12位置的值。
下一步更新计划（不知道什么时候能搞好）：有遮光罩拍摄出的图片进行亮度调整（试一试把论文里面的算法加上去）；畸变图像边缘损失像素去除；图像融合（不是像我这样的裁剪粘贴）；拼接顺序（可能先解决这个比较简单）。
11月7日更新，应要求新增一个功能，在图片左上角添加一行字显示拼接好的图片。
本次解决Bug：
- 修复输入图像数量不够的问题：当输入图像数量小于2张时，raise Exception
- 修复保存路径的问题：如果保存路径不是以.png或者是.jpg结尾，raise Exception
- 修正融合边界问题：没有完全解决
本次新增功能：
- 新增重叠部分融合功能（线性融合 指定固定权重或者是自适应权重）
- 新的BrightnessCorrect文件是亮度矫正功能，线性和高斯。（高斯的sigma权重指定的，还要修改）