注意：本文只是提供一些此项目的一种简单的实现方法以及流程，如下：

1. 初始化相机参数，包括曝光时间、背光补偿等。
2. 初始化传送带控制器，设置传送带速度。
3. 开始捕获图像并保存每一帧。
4. 对于每一帧，将它与前一帧进行配准（如利用SIFT算法）。
5. 基于配准结果对当前帧进行变换，将其与前一帧进行无缝拼接。
6. 将拼接后的图像保存为最终输出。

在opencv中有类似的拼接方法，例如全景拼接因为全景拼接基于特征点进行匹配的一种拼接方法，如果简单拼接可用此方法，下面我们来看一段简单的代码程序

// OpenCV库
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
    // 初始化相机参数
    int exposure_time = 100;    // 曝光时间（以毫秒为单位）
    int gain = 0;
    bool backlight_compensation = true;

    // 初始化传送带控制器
    double conveyor_speed = 0.5;    // 传送带速度（以米/秒为单位）

    // 定义图像存储数组
    const int num_frames = 100;
    Mat frames[num_frames];

    // 初始化相机
    VideoCapture cap(0);
    cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);
    cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);
    cap.set(CV_CAP_PROP_EXPOSURE, exposure_time);
    cap.set(CV_CAP_PROP_GAIN, gain);
    cap.set(CV_CAP_PROP_BACKLIGHT, backlight_compensation);

    // 等待相机初始化完成
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(2000));

    // 开始捕获图像并保存每一帧
    for (int i = 0; i < num_frames; ++i) {
        cap >> frames[i];
        std::string filename = "frame_" + std::to_string(i) + ".jpg";
        imwrite(filename, frames[i]);

        // 控制传送带运动
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
        // TODO: 控制传送带运动

        // 配准前一帧
        if (i > 0) {
            // 利用SIFT算法进行特征点匹配和变换估计
            Ptr<FeatureDetector> detector = SIFT::create();
            std::vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
            Mat descriptors1, descriptors2;
            detector->detectAndCompute(frames[i-1], Mat(), keypoints1, descriptors1);
            detector->detectAndCompute(frames[i], Mat(), keypoints2, descriptors2);

    // 利用FLANN库进行匹配
            FlannBasedMatcher matcher;
            std::vector<DMatch> matches;
            matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

            // 提取匹配结果中的特征点对
            std::vector<Point2f> pts1, pts2;
            for (size_t j=0; j<matches.size(); ++j) {
                pts1.push_back(keypoints1[matches[j].queryIdx].pt);
                pts2.push_back(keypoints2[matches[j].trainIdx].pt);
            }

    // 利用findHomography函数进行变换估计
            Mat H = findHomography(pts1, pts2, RANSAC);

            // 对当前帧进行变换
            warpPerspective(frames[i], frames[i], H, Size(frames[i].cols,frames[i].rows));
        }

        // 向左移动前一帧的ROI，然后将当前帧拼接到其右侧
        Rect roi(0, 0, i*frames[i].cols, frames[i].rows);
        Mat dst = Mat::zeros(frames[i].rows, (i+1)*frames[i].cols, frames[i].type());
        frames[i-1](roi).copyTo(dst(Rect(0, 0, i*frames[i].cols, frames[i].rows)));
        frames[i].copyTo(dst(Rect(i*frames[i].cols, 0, frames[i].cols, frames[i].rows)));
        frames[i] = dst.clone();
    }

    // 将拼接后的图像保存为最终输出
    imwrite("output.jpg", frames[num_frames-1]);

    return 0;
}

此程序目前处于研究阶段，后续更新敬请期待，如果为码友有很好的建议欢迎评论区讨论，都是中国人不要见外，共同进步，赚钱！！