基于深度学习Superpoint的Python图像全景拼接（Python2）
简介
本资源文件提供了一个基于深度学习Superpoint方法的Python图像全景拼接实现。通过使用Superpoint方法代替传统的SURF（Speeded-Up Robust Features）算法来提取图像特征，本项目实现了Python版本的图像拼接功能。
功能描述
- 图像特征提取：使用Superpoint方法提取图像中的关键点和描述符，相较于传统的SURF算法，Superpoint在特征提取的精度和鲁棒性上有所提升。
- 图像拼接：通过匹配提取的特征点，将多张图像拼接成一张全景图像。
- Python2版本：本项目基于Python2实现，适合需要在Python2环境下进行图像拼接的用户。
使用方法
- 环境配置：
- 确保你的Python环境为Python2。
- 安装所需的依赖库，具体依赖库请参考项目中的
requirements.txt文件。
- 运行代码：
- 下载本资源文件并解压。
- 进入项目目录，运行主程序文件，按照提示输入或选择需要拼接的图像文件。
- 结果输出：
- 程序将输出拼接后的全景图像，并保存到指定目录。
注意事项
- 本项目基于Python2开发，如需在Python3环境下运行，请自行进行代码迁移或适配。
- 由于Superpoint方法对计算资源要求较高，建议在性能较好的机器上运行。
贡献与反馈
如果你在使用过程中遇到任何问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。我们期待你的参与和贡献！