把前面搞得拼接程序的匹配关系，传送给对Opencv 的stitching 再拼接，两者相匹合来拼接看看效果如何

流程：

1。运程前面的分圈匹配，记下匹配关系，并保存到文件

2。在Opencv 的stitching中读出匹配关系，其它的不匹配

3。把费时的光束平差法改成"ray";//射线发散误差方法  

再把费时的曝光补偿改成ExposureCompensator::GAIN;//增益法

接着把也费时的寻找接缝线改成"voronoi"; //逐点法

保存匹配关系（83图）

void WriteMatcherFile(float i,float j)//写匹配对到文件
{
	FILE*  IMGdata;  
	fopen_s(&IMGdata, "matcher_1_2.txt", "a");  
	std::string s=num2str(i)+" "+ num2str(j);
	int count = fwrite(s.c_str(), sizeof(char), s.length(), IMGdata);
	count = fwrite("\n", sizeof(char), 1, IMGdata);  

	fclose(IMGdata);  

}

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	//载入匹配列表
	vector<string> matcher_id;
	LoadImageNamesFromFile("matcher_1_2.txt",matcher_id);
	//分解id
    for (int i = 0; i < matcher_id.size (); ++i)
    {
		Point2i a=分解id(matcher_id[i]);//分解id
		cout<<a.x<<","<<a.y<<endl;
		if(a.x+1<a.y)//不是相连
		{
			//匹配
			vector<ImageFeatures> f2;
			vector<MatchesInfo> m2;
			f2.push_back (features[a.x]);
			f2.push_back (features[a.y]);
			f2_matcher(f2,m2);

			//按列表匹配，并加入
			//正向
			int k=a.x*num_images+a.y;
			pairwise_matches[k]= m2[1];
			pairwise_matches[k].src_img_idx =a.x;
			pairwise_matches[k].dst_img_idx =a.y;

			//反向
			k=a.y*num_images+a.x;
			pairwise_matches[k]= m2[2];
			pairwise_matches[k].src_img_idx =a.y;
			pairwise_matches[k].dst_img_idx =a.x;
		}


	}

虽然速度很快，但不理想。如果加回的话，效果：

用时590.425秒，差不多10分钟，加上前面的4分钟，差不多15分钟（83图）

其中载入图像，特征检测，匹配重复了一遍，如果合两为一，还要少一点点（当然最费时的还是光束平差法）

这样差不多可以使用了。

结束。