利用C++中的opencv进行图像拼接

这篇文章依旧是记录采用C++复现图像拼接过程解决遇到的问题。因为自己没有学过C++，大学学的C考完试立马还给老师了，Python也是现学的，只会一点点MATLAB，所以遇到的问题和解决都很基础，目的是自己做一些记录，并分享给与我相同的图像入门小白，若有错误还希望大佬们指正。

一、拼接方法介绍

拼接的主要参考文献：

OpenCV常用图像拼接方法（二）：基于模板匹配拼接_Color Space的博客-CSDN博客_图像拼接素材

图像拼接的程序的目的是将imgL（1）与imgR（2）拼接起来，方法是通过截取imgL中的一小部分特征区域与imgR的图像进行比对，找到最相似的区域坐标，以此作为拼接的联系坐标，将两幅图拼接起来（大白话就是将两图最相似的区域对齐叠起来达到拼接效果。）

  Mat imgL = imread("A.jpg");
  Mat imgR = imread("B.jpg");
  double start = getTickCount();
  Mat grayL, grayR;
  cvtColor(imgL, grayL, COLOR_BGR2GRAY);
  cvtColor(imgR, grayR, COLOR_BGR2GRAY);
 
  Rect rectCut = Rect(372, 122, 128, 360);
  Rect rectMatched = Rect(0, 0, imgR.cols / 2, imgR.rows);
  Mat imgTemp = grayL(Rect(rectCut));
  Mat imgMatched = grayR(Rect(rectMatched));
 
  int width = imgMatched.cols - imgTemp.cols + 1;
  int height = imgMatched.rows - imgTemp.rows + 1;
  Mat matchResult(height, width, CV_32FC1);
  matchTemplate(imgMatched, imgTemp, matchResult, TM_CCORR_NORMED);
  normalize(matchResult, matchResult, 0, 1, NORM_MINMAX, -1);  //归一化到0--1范围
 
  double minValue, maxValue;
  Point minLoc, maxLoc;
  minMaxLoc(matchResult, &minValue, &maxValue, &minLoc, &maxLoc);
 
  Mat dstImg(imgL.rows, imgR.cols + rectCut.x - maxLoc.x, CV_8UC3, Scalar::all(0));
  Mat roiLeft = dstImg(Rect(0, 0, imgL.cols, imgL.rows));
  imgL.copyTo(roiLeft);
 
  Mat debugImg =