使用stitcher需要注意，图像太大会报错而且计算慢。

特点和适用范围：图像需有足够重合相同特征区域。

优点：适应部分倾斜/尺度变换和畸变情形，拼接效果好，使用简单，可以一次拼接多张图片。

缺点：需要有足够的相同特征区域进行匹配，速度较慢(和图像大小有关)。

原图（可下载）

代码（两张图片拼接）

import sys
import cv2

if __name__ == "__main__":
    img1 = cv2.imread('C:/Users/Guaguan/Desktop/img/1.jpg')    # 图片绝对路径，
    img2 = cv2.imread('C:/Users/Guaguan/Desktop/img/2.jpg')

    # stitcher = cv2.createStitcher(False)    # 老的OpenCV版本，用这一个
    stitcher = cv2.Stitcher.create(cv2.Stitcher_PANORAMA)  # 我的是OpenCV4

    (status, pano) = stitcher.stitch((img1, img2))
    if status != cv2.Stitcher_OK:
        print("不能拼接图片, error code = %d" % status)
        sys.exit(-1)
    print("拼接成功.")
    cv2.imshow('pano', pano)
    # cv2.imwrite("pano.jpg", pano)
    cv2.waitKey(0)

拼接结果

原图

代码（多个图像自动拼接）

import os
import sys
import cv2
import win32ui


# ? python基于Stitcher图像拼接


def imgstitcher(imgs):  # 传入图像数据 列表[] 实现图像拼接
    stitcher = cv2.Stitcher.create(cv2.Stitcher_PANORAMA)
    _result, pano = stitcher.stitch(imgs)

    if _result != cv2.Stitcher_OK:
        print("不能拼接图片, error code = %d" % _result)
        sys.exit(-1)

    output = 'result' + '.png'
    cv2.imwrite(output, pano)
    print("拼接成功. %s 已保存!" % output)


if __name__ == "__main__":
    # imgPath为图片所在的文件夹相对路径
    imgPath = 'C:/Users/Guaguan/Desktop/img'
    
    imgList = os.listdir(imgPath)
    imgs = []
    for imgName in imgList:
        pathImg = os.path.join(imgPath, imgName)
        img = cv2.imread(pathImg)
        if img is None:
            print("图片不能读取：" + imgName)
            sys.exit(-1)
        imgs.append(img)

    imgstitcher(imgs)    # 拼接

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

结果

?