传统的全景图像拼接算法，多采用Harris角点的特征提取或尺度不变特征转换(SIFT)的特征匹配算子的方式，对存在重合部分的图像进行图像拼接处理。
但对于车载全景图像拼接算法而言，车身四周采集到的4幅鱼眼畸变图像，使用特征提取算子的方法进行的拼接，运算的复杂度高，效率低，不能满足车载设备的实时性要求。
针对这一问题，该文提出一种专门应用在车载系统的车载全景图像拼接算法，并对其进行Matlab仿真，最大限度提高算法的运算效率，以满足车载系统实时性的要求，真实的反应路况信息，辅助驾驶员安全驾驶。
关键词：计算机视觉；
图像拼接；
车载全景；
实时性；
鱼眼图像

报告围绕人工智能+金融行业的主要应用场景，通过梳理智能风控、智能理赔、智能客服等各领域的发展情况，从行业环境、技术特点、融资情况、产业链等维度入手，展现人工智能+金融行业的发展现状，并对未来行业发展趋势进行展望。
目录报告摘要1人工智能+金融行业概述1.1人工智能+金融行业概念界定1.2金融行业技术应用的发展历程1.3人工智能+金融行业驱动因素1.4人工智能+金融行业相关技术梳理1.5人工智能+金融行业核心技术梳理1.6人工智能+金融行业应用全景图1.7人工智能+金融行业图谱1.8人工智能+金融行业投融资情况1.9人工智能+金融行业商业逻辑解构2人工智能+金融行业应用场景2.1智能风控2.2智能支付2.3智能理赔2.4智能客服2.5智能营销2.6智能投研2.7智能投顾3人工智能+金融行业洞察与策略分析3.1人工智能+金融行业进入壁垒3.2技术提供方：挑战与应对措施3.3传统金融机构：挑战与应对措施3.4监管方：挑战与应对措施4人工智能+金融行业典型公司案例4.1蚂蚁金服4.2度小满金融4.3IBM4.4平安科技4.5同盾科技4.6云从科技4.7旷视科技4.8明略数据4.9文因互联5人工智能+金融行业趋势展望

AVProVideo提供了一款Unity3D使用的具有强大功能的视频播放插件，不仅可以实现基础的播放功能，还能实现进度条拖放和速率调整，播放4K视频，360度全景视频等最新版本：https://download.csdn.net/download/q764424567/12882092

代码可以实现全景漫游，切换全景图照片即可，鼠标实现交互

破解版，全景图拼接软件PTGui.Pro.v9.0，mac版本，相当好用

压缩包中包含的具体内容：对给定数据中的6个不同场景图像，进行全景图拼接操作，具体要求如下：（1） 寻找关键点，获取关键点的位置和尺度信息（DoG检测子已由KeypointDetect文件夹中的detect_features_DoG.m文件实现；
请参照该算子，自行编写程序实现Harris-Laplacian检测子）。
（2） 在每一幅图像中，对每个关键点提取待拼接图像的SIFT描述子（编辑SIFTDescriptor.m文件实现该操作，运行EvaluateSIFTDescriptor.m文件检查实现结果）。
（3） 比较来自两幅不同图像的SIFT描述子，寻找匹配关键点（编辑SIFTSimpleMatcher.m文件计算两幅图像SIFT描述子间的Euclidean距离，实现该操作，运行EvaluateSIFTMatcher.m文件检查实现结果）。
（4） 基于图像中的匹配关键点，对两幅图像进行配准。
请分别采用最小二乘方法（编辑ComputeAffineMatrix.m文件实现该操作，运行EvaluateAffineMatrix.m文件检查实现结果）和RANSAC方法估计两幅图像间的变换矩阵（编辑RANSACFit.m文件中的ComputeError()函数实现该操作，运行TransformationTester.m文件检查实现结果）。
（5） 基于变换矩阵，对其中一幅图像进行变换处理，将其与另一幅图像进行拼接。
（6） 对同一场景的多幅图像进行上述操作，实现场景的全景图拼接（编辑MultipleStitch.m文件中的makeTransformToReferenceFrame函数实现该操作）。
可以运行StitchTester.m查看拼接结果。
（7） 请比较DoG检测子和Harris-Laplacian检测子的实验结果。
图像拼接的效果对实验数据中的几个场景效果不同，请分析原因。
已经实现这些功能，并且编译运行均不报错！

全景平面映射鱼眼矫正实现全景图片、球面图片的平面映射，使之看上去没有变形。
内附测试照片。
半径是源图片宽度为周长的圆的半径。
opencv2.4，vs2010下运行毫无问题。
（测试图更新）

《AutomaticPanoramicImageStitchingusingInvariantFeatures》MATTHEWBROWN∗ANDDAVIDG.LOWE给出的全景自动拼接软件，和论文相配套，特别好用！！！

这是一个VC毕业设计，全景图拼接算法实战源码+论文。
算法基本思想，图像A和Ｂ，Ａ有至少１／３部分与Ｂ重合，在Ａ中找图像块ａ，在Ｂ中找图像块ｂ，利用夹角余弦距离，求ａ、ｂ的相似度，利用循环使ｂ在Ｂ中移动，找到相似度最大的图像块ｂ。
通过ｂ所在点坐标，确定B相对于Ａ的偏移量。
通过偏移量将Ａ和Ｂ放在同一坐标系实现拼接。
　　有些情况下图像亮度相差较大，为减少亮度对拼接效果的影响，提高定位精度需对图像进行亮度调节。
主要方法有：直方图匹配和函数变换（类似于photoshop中的调整）。
此步处理也可放在图像放拼接后的图像处理

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。