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前段时间由于学习需要好好研究了一下APAP，由于对Matlab不熟悉，并且没有Matlab和C++混合编程的经验，因此看到原作者的代码的时候真的是头疼，我只能一点点的去测试语句，这里很感谢这位博主的详尽文章思路分析，可能有些人看这个就懂了。
https://blog.csdn.net/chentianting/article/details/88869872
这里也要感谢一下这位博主，我们的交流让我对整体的思路有了更清楚的认识，很佩服他的能力
@模式识别实验室主任他的主页
我是结合论文内容、博客和代码，三合一进行学习的，有时候就自己有点混乱。其实整体思路非常明了
1.SIFT得到两幅图像的匹配点对
2.通过RANSAC剔除外点，得到N对内点
3.利用DLT和SVD计算全局单应性
4.将源图划分网格，取网格中心点，计算每个中心点和源图上内点之间的欧式距离和权重
5.将权重放到DLT算法的A矩阵中，构建成新的W*A矩阵，重新SVD分解，自然就得到了当前网格的局部单应性矩阵
6.遍历每个网格，利用局部单应性矩阵映射到全景画布上，就得到了APAP变换后的源图
7.最后就是进行拼接线的加权融合
这里有几个关键点文章和代码有出入的地方。（以下把目标图叫做左图，源图叫做右图）
1.较为常用的想法，我既然是把源图变换到目标图，那么我肯定是求解源图点到目标图点的单应性，但是并不是，代码中求的都是左图到右图，而且左图是目标图
2.代码中是在全景画布上面构建网格，然后在求解权重的时候，网格中心点坐标就需要变换成以（左图左上角）为原点，并与左图的内点计算权重
3.代码在最后的像素映射时，求得右图坐标后，直接取整，取得像素之后就赋值给左图，没有进行我常用的双线性插值，这里应该是叫做（邻近插值）？
4.代码在计算前，进行了Normalise和Condition，归一化即是代码中的T1 T1，能够将所有点均值变成0，标准差变成sqrt(2)，而Condition我还是没明白在做什么，有明白的请指教。这两步很重要，不然后面的求解就不太正确
5.数据可能是影响结果的重要问题，我就是被此困扰了很久。代码是利用了Multi-GS的RANSAC改进版进行内点的选取，而我在opencv只是简单的利用RANSAC，而且这个代码分析还要得益于这位博主
https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/51530751
但是，RANSAC始终没有那么优秀，我得到的内点数据跟作者差别较大，而且也受限于SIFT得到的原始点对只有801对，而论文可是有2100对，因此最开始我设定0.5阈值RANSAC得到的内点根本没法复现。
后来当我把所有点放入使用，竟然得到了较为近似的结果。直到那时候我才明白问题出错的关键所在。
当然这个结果并不好，我也还没有进行加权融合，但是整个思路已经明确，收获较大。虽然特别的煎熬，但是也兴致盎然，成果出来的时候兴奋不已
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