摘要
图像拼接技术旨在将多张具有一定重叠度的图像合成一张更大视角或更高分辨率的图像，在遥感监测、医学影像、计算机视觉等领域具有广泛的应用。
OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，为实现高效、灵活的图像拼接提供了有力工具。
本文首先介绍了图像拼接的概念和基本流程，以及OpenCV库的特点和优势。
接着，重点概述了基于OpenCV的图像拼接技术的研究现状，包括图像预处理、特征点检测与匹配、图像变换和图像融合等关键技术，并对不同算法的优缺点进行了比较分析。
进一步地，本文探讨了基于OpenCV的图像拼接技术的典型应用场景，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：图像拼接；OpenCV；特征点匹配；图像变换；图像融合
图像拼接技术是一种将多幅具有一定重叠区域的图像合成一张宽视角或高分辨率图像的技术，能够克服单个相机视野受限的问题，获得更加完整的场景信息。
该技术在遥感图像处理、医学图像分析、虚拟现实、机器人视觉等领域有着广泛的应用前景。
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个跨平台的开源计算机视觉库，由英特尔公司开发，包含了图像处理和计算机视觉方面的大量算法，例如图像和视频的输入输出、图像的基本操作、图像的几何变换、图像特征提取、目标检测与识别等等。
OpenCV使用C/C 语言编写，同时也提供了Python、Java、MATLAB等语言的接口，具有良好的可移植性和可扩展性，为图像拼接技术的研究和应用提供了便利。
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