那么要实现图像拼接需要那几步呢？简单来说有以下几步：
1.对每幅图进行特征点提取
2.对特征点进行匹配
3.进行图像配准
4.把图像拷贝到另一幅图像的特定位置
5.对重叠边界进行特殊处理
基于SURF的图像拼接
用SIFT算法来实现图像拼接是很常用的方法，但是因为SIFT计算量很大，所以在速度要求很高的场合下不再适用。所以，它的改进方法SURF因为在速度方面有了明显的提高（速度是SIFT的3倍）
图像配准
findHomography函数
https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7411961.html
Surf算法的基本路程也可以分为四大部分：尺度空间建立、特征点定位、特征点方向确定，特征点描述。
https://www.jianshu.com/p/d6f524178a23?u_atoken=4d3169b9-bf64-40cf-9d7c-19e27e05bcec&u_asession=01zDpBVor7GmWCpE3BFi6ZLU0FTQni6G1-M3_SguDqPFOJ_1kNq-TwpwO4mLKopCaAX0KNBwm7Lovlpxjd_P_q4JsKWYrT3W_NKPr8w6oU7K8ZjfPRa6TMI4k4zzDNIDvdUBcpB774y4TuQmJJbY9S9WBkFo3NEHBv0PZUm6pbxQU&u_asig=05wLUJhxR1Jl_DtooV63PVi-vpRmWMH-7k6LfHbvhC59S8tPyaRm1Br3kaJegqb8IHQctKlUcRohvyeHvMOuCN2m_i12WgJvL0pJFGp2v5M3XW0HcQTmGl1YcnGOuTRaPvY8ykvX1IcBns0gefreZoiLtc0m8QaVhmQZvfCIqsOQz9JS7q8ZD7Xtz2Ly-b0kmuyAKRFSVJkkdwVUnyHAIJzZ8GJQ-92PfwHaPqVk4BeskpJ0nE2Mlp-SMROOf5kDsO1oWpdObHCERm5o7Dzs12Ce3h9VXwMyh6PgyDIVSG1W8jOxLVWO82pzgo2Q893P8aBqzEBEQjIpjZO2BpBfmomlPo5e3Xz-nK7dy3QjNbKXrG2i20p7VjitielcrAIkA1mWspDxyAEEo4kbsryBKb9Q&u_aref=ITw3LiwumQVgM8iPHaQPppo8vAU%3D
5个步骤
在特征点周围取一个正方形框，框的边长为20s(s是所检测到该特征点所在的尺度)。该框带方向，方向当然就是第4步检测出来的主方向了。然后把该框分为16个子区域，每个子区域统计25个像素的水平方向和垂直方向的haar小波特征，这里的水平和垂直方向都是相对主方向而言的。该haar小波特征为水平方向值之和，水平方向绝对值之和，垂直方向之和，垂直方向绝对值之和。
https://blog.csdn.net/ecnu18918079120/article/details/78195792
图像特征之SURF特征匹配
https://senitco.github.io/2017/06/27/image-feature-surf/
SIFT和SURF的区别
https://blog.csdn.net/ijuliet/article/details/4640624
https://blog.csdn.net/Faith_yu/article/details/53615981