Panorama Image Stitching

본 프로젝트는 OpenCV를 활용하여
두 장의 이미지를 정렬하고 병합하여 파노라마 이미지를 생성하는 과제입니다.

특징점 검출, 기술자 추출, 특징점 매칭을 수행한 후
호모그래피(Homography) 변환을 통해 두 이미지를 동일한 평면으로 정렬하고
하나의 파노라마 이미지로 스티칭합니다.

Background

이미지 스티칭은 다음과 같은 과정을 거쳐 수행됩니다.

1. 두 이미지에서 공통 특징점 검출
2. 특징점 기술자 생성 및 매칭
3. 매칭된 점들을 이용한 호모그래피 행렬 계산
4. 기하학적 변환을 통한 이미지 정렬
5. 변환된 이미지를 하나의 파노라마로 병합

본 프로젝트에서는 RANSAC 기반 호모그래피 추정을 사용하여
잘못된 매칭(outlier)의 영향을 최소화합니다.

Key Algorithms

• Feature Detection: FAST
• Descriptor Extraction: ORB
• Feature Matching: Brute Force Matcher (Hamming Distance)
• Geometric Transformation: Homography + RANSAC
• Image Warping: warpPerspective

Implementation Details

• Language: C++
• Library: OpenCV