本次作业为image stitching，运行方法：
1.在data文件夹里创建文件夹 （eg：images），把你要拼接的图像放入images。
2.将你的图像重命名为1.jpg，2.jpg，3.jpg。。。。。
3.在工作台中输入
im_out=Main(images,num_im,1);
其中images是文件夹名，num_im是你的图片数量，1为显示拼接结果。
需要补充的代码：
1.在函数get_put_matches.m里通过仿照hori(horizon)填写verti(vertical)。
2.在函数get_T_for_all.m里计算每张图片对应已选定的中心图片的transform matrix。
3.改写get_stitchM达到blending images 而不是简单拼接。
数学实验MATLAB代码和报告
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2022-12-31
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数学实验.7z （61个子文件） 
HW1 report&output 
report.pdf 2.69MB
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origin.jpg 295KB target.png 157KB myHistMatching.m 1KB myMeanFilter.m 352B HW2 report.pdf 1.92MB PoissonEdit blendImagePoisson.m 2KB BearInWater.jpg 12KB hw3报告.pdf 372KB toolPasteCB.m 340B poisson_editing.m 897B toolMarkCB.m 428B 录屏.wmv 462KB NewBackGround.jpg 25KB L0smoothing img betamax2.png 143KB misaki2.png 39KB misaki1.png 62KB fig1.png 785KB kappa=2.0.png 704KB kappa=1.6.png 629KB betamax1.png 537KB kappa.png 241KB code testL0Smoothing.m 1KB BearInWater.jpg 12KB misaki.jpg 295KB pflower.jpg 35KB testL0Smoothing.asv 928B lena.png 119KB tower.png 150KB L0Smoothing.asv 2KB L0Smoothing.m 2KB NewBackGround.jpg 25KB HW3 report.pdf 2.97MB 1.png 1.46MB imagestitching src get_feat_desc.m 302B get_transform.m 2KB num_on_this_branch.m 274B get_T_for_all.m 687B get_put_matches.m 2KB get_stitchM.m 1KB find_sift.m 5KB dist2.m 837B Main.m 3KB harris.m 3KB data images 2.jpg 987KB 1.jpg 936KB 3.jpg 919KB 4.jpg 973KB README.md 636B 2.png 1.43MB资源评论
