【图像拼接（Image Stitching）】关于【图像拼接论文源码精读】专栏的相关说明，包含专栏内文章结构说明、源码阅读顺序、培养代码能力、如何创新等（不定期更新）

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前言

本文是【图像拼接论文源码精读】专栏的相关说明，将一些共性的东西在这里做统一说明，就不在每一篇文章中重复了。

1. 本专栏对应的【图像拼接论文精读】专栏：【图像拼接（Image Stitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用说明、创新思路分享等（不定期更新）。先看该专栏说明，然后进入专栏阅读相关文章，建议同步订阅，同步阅读。
2. 本专栏针对图像拼接领域公布源码的文章进行源码解读，没有源码的文章在有源码的文章全部更新完毕后尝试复现。
3. 图像拼接论文源码主要有matlab、c++、python/pytorch/tensorflow三种语言，覆盖的知识面特别广，没有统一的语言标准，复现较为麻烦，所以该专栏更新会比较慢，而且可能会比较啰嗦，但我还是力求细致（主要还是催更的太多了，我努努力，更新了群发私信通知大家）。基于传统特征点的方法基本上是matlab和c++语言，基于深度学习的方法则是python/pytorch/tensorflow。即使是在同一个类别下，用tensorflow和用pytorch的源码都千差万别。
4. 该专栏每一篇文章请配合【原论文】或【论文精读】阅读，即需要论文+源码精读+源码三者齐头并进，不停切换。
5. 该专栏每一篇文章，重点会用加粗字体，我给予的相关批注讲解会用红色加粗字体，其他相关说明会用绿色加粗字体。

专栏简介

图像拼接论文源码精读，包括思路和具体实现细节，实用性强，附有对应的【图像拼接论文精读】专栏，帮助图像拼接领域的科研工作者更好的理解论文源码并复现，论文包括主流的图像拼接算法AutoStitch、APAP、AANAP、SPHP、ELA、SPW、LPC、TFT、GSP、基于拼接缝的算法、基于深度学习的算法UDIS、UDIS++、基于深度单应估计的算法等。在这个专栏中，我们将逐篇深入分析经典和最新的图像拼接论文，揭示背后的技术细节和设计思想。无论你是计算机视觉研究者、工程师还是对图像处理充满好奇心的学习者，这个专栏都将为你提供独特而深刻的见解。

科研是没有捷径的。当你苦苦寻找快速入门图像拼接领域的捷径无果时，你会发现：一行一行读懂论文的源代码永远是最快最有效的入门和提升方式。

本专栏旨在帮助图像拼接领域的科研工作者们，根据源码理解论文中繁杂的公式算法，快速入门图像拼接，一步一步提升科研能力。即使你现在的代码能力比较弱，在跟着本专栏的学习之后，相信你的代码能力将有一个质的飞跃。对于图形学、数学等原理的理解也会更进一步。

编程环境：

• matlab源码：MATLAB R2018b
• C++源码：CodeBlocks+相关的依赖库
• python源码：按论文源码作者提供的requirements在虚拟环境中配置

注：

• matlab代码选择一个中间版本运行，基本都能跑通，不会有太大的问题，个别有问题的我会在文章中指出。（比如：多线程parpool的写法变化）；
• python源码一般是基于深度学习的，那么还是严格按照原作者提供的依赖配置，否则可能会有相关库版本不兼容的问题。

专栏亮点：

1. 我将剖析每一篇论文的源码，解释每个变量、每个函数，细致全面的讲解代码。如果有特殊的语法和函数，我会单独拿出来进行讲解。
2. 与论文中章节、公式相对应的部分，我会重点讲解，帮助你加深理解论文中的算法原理，从而进一步寻找创新点。
3. 源代码会采用模块化进行讲解。以matlab的源码为例，双百分号%%是matlab代码中划分模块的标志，我将按照这样的代码逻辑顺序进行讲解。如果有可以单独运行的模块，我将单独拿出来运行并演示。
4. 创新点分享。如果该文章有潜在的创新或改进的地方，我会在文章末尾部分展示，并尽量实现。
5. 目前还没有非常详细的图像拼接领域的论文源码解读，那么本专栏将是一个baseline。
6. 除了源码本身，还会有一些单独的可视化等代码，是我自己补充的，用于论文插图或者其他地方。

适用人群

研究图像拼接领域的硕士、博士和其他该领域工作者。帮助你快速上手，入门科研，入门图像拼接，提升代码能力。

如果导师不懂该领域，又放养，你很迷茫，不知道该在哪学习，源码的语言不统一，不知道该学哪个语言，不知道从哪里入手，源码跑不通，复现不出结果，觉得论文中的公式太难了，源码也非常的复杂，变量结构也搞不懂，还要很多的计算机图形学以及数学原理根本搞不懂。

如果你有上述困惑，那么不要怕，不要觉得数学公式像天数，代码跑完一窍不通，就索性不愿意学了。

不要怕，勇敢的面对代码，一行一行读，一点一点查，总会明白和理解。如果你不愿意自己从零开始学，那么正好，这篇专栏就是帮助你理解源码。

可能在你冥思苦想后，还是不理解，没准看看其他人的解读就豁然开朗了。

本专栏还适合，已经在该领域学习一段时间，有一定的基础，但是找不到创新点的同学。图像拼接领域毕竟研究的人少，已经基本饱和了，水论文都不好水，那么本专栏可能会帮助你寻找创新点，并实现它。

文章结构

本专栏中的每一篇文章会按照以下三步结构撰写：

1. 跑通代码，复现结果
2. 源码解读，看懂原理
3. 总结思考，试图创新

下面对每一步进行相关说明。

1. 跑通代码，复现结果

在下载好论文的源码之后，第一件事就是跑通它。

至于如何跑通，没有任何基础，无法应对没见过的报错怎么办呢？

这一步的目的就是细致入微，手把手，一步一步教你如何跑通源码。包括出现的报错如何解决，需要什么文件，如何修改代码。文字+图片或动图、甚至是视频的形式，保姆级教你跑通代码。如果有需要补全的地方我会补全，例如可视化、评价指标等。

为什么一定要跑通代码？因为需要得到拼接结果。用于写论文中的实验部分，可以作为对比方法的拼接结果；用于PPT汇报；用于其他需要拼接结果的地方。

注：如果你只需要该论文的拼接结果用于论文中实验部分的结果对比，那么你只需要看到这一步即可。

2. 源码解读，看懂原理

• 模块化讲解，按照源码主函数的顺序；
• 代码的语法，函数讲解（matlab、c++、python等）；
• 与论文中对应的章节和公式理解，用代码理解算法原理；
• 其他变量流，附加功能，相关知识等实现原理；
• 有的模块或函数会单独拿出来讲解和演示。
• 注：一些通用的模块有的文章讲过了则会略过，但会给出讲解的文章链接。比如SIFT和RANSAC在一些论文源码中都是一模一样的，则只会讲一遍。

3. 总结思考，试图创新

• 总结代码关键点，需要熟练掌握的部分或模块；
• 我自己研究的潜在创新点分享给大家，改一些内容看看效果；
• 添加一些没有的东西，比如论文中需要展示的可视化内容等；
• 注：不一定有创新，但是有潜在的创新方向一定会写。

说明：【图像拼接论文源码精读】专栏中的文章更新完毕后，【图像拼接论文精读】专栏中对应的文章会同步更新。因为之前论文精读写的比较粗略，通过代码精读后，论文精读则会更新更多笔者自己的理解感悟，做到两边同步优化。

【图像拼接论文源码精读】专栏文章目录

1. 【源码精读】As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT（APAP）第一部分：全局单应Global homography
2. 【图像拼接】源码精读：Seam-guided local alignment and stitching for large parallax images