计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，旨在使机器能够“看”并理解周围的世界。随着深度学习技术的发展，这一领域的应用边界被极大地拓宽，从图像识别、物体检测到图像合成等，其中全景图像拼接便是计算机视觉与深度学习结合的一个典型应用。本文将简要介绍基于块匹配的全景图像拼接方法，并通过Python实现这一过程，展现深度学习在该任务中的实战应用。
一、全景图像拼接简介
全景图像拼接的目标是将多张具有一定重叠区域的照片无缝连接成一张宽视角的全景图。这一过程涉及图像特征提取、匹配、几何变换以及图像融合等多个步骤。基于块匹配的方法通过比较和匹配图像间的小块区域（即特征块）来寻找图像间的对应关系，进而实现图像的对齐与拼接。
二、技术栈简介
- Python: 作为广泛应用于数据科学和机器学习的编程语言，Python提供了丰富的库支持计算机视觉和深度学习任务。
- OpenCV: 开源的计算机视觉库，支持图像处理、特征提取、相机标定等多种功能。
- 深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）: 用于复杂特征学习和图像处理任务，尽管基于块匹配的方法不直接依赖深度网络，但现代实践往往结合深度学习进行更精准的特征匹配。
三、实战流程
#1. 图像预处理
首先，使用OpenCV加载待拼接的图像，进行必要的预处理，如灰度化、降噪和边缘增强，以便于后续的特征提取。
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
