原文：

http://blog.csdn.net/skeeee/article/details/20471949

1.简述

在实现多图像无序输入的拼接中，我们先使用surf算法对任意两幅图像进行特征点匹配，每对图像的匹配都有一个置信度confidence参数，来衡量两幅图匹配的可信度，当confidence>conf_threshold，我们就认为这两幅图可以拼接，属于一个全景拼接的集合，然后扩展这个集合就可以确定最大的可拼接集合，排除一些无效的图像，然后进行后续的拼接。

并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。即将属于相同集合的元素合并起来，中间需要查找某个元素属于哪个集合，然后需要将两个元素或者集合进行合并处理。

2.结构体及函数定义

下面我们介绍opencv_stitching中使用的互斥集结构和函数的定义

/************************************************************************/
/*创建一个互斥集，尺寸为n%参数 int n，输入互斥集的尺寸
*/
/************************************************************************/
void DisjointSets::createOneElemSets(int n)
{rank_.assign(n, 0);//设置rank_长度为n，初始值为0size.assign(n, 1);//设置size长度为n，初始值为1parent.resize(n);//设置parent的长度为nfor (int i = 0; i < n; ++i)parent[i] = i;//parent[elem] = set,初始化每个元素所在的集合
}/************************************************************************/
/* 查找元素所在的集合%参数int elem  输入元素
*/
/************************************************************************/
int DisjointSets::findSetByElem(int elem)
{//由于互斥集也是树形结构，所以需要向上递归到根节点，即元素所属的最终集合int set = elem;while (set != parent[set])//如果元素的值与所属集合的值不相同，说明元素是经过集合合并过的，所以要继续向上递归set = parent[set];int next;while (elem != parent[elem])//将之前所有的递归过的元素的集合全改成最终的根节点集合{next = parent[elem];parent[elem] = set;elem = next;}return set;
}/************************************************************************/
/* 合并两个集合%参数int set1，int set2 两个集合set1和set2
*/
/************************************************************************/
int DisjointSets::mergeSets(int set1, int set2)
{//比较两个集合的rank_，将rank_值小的集合合并到值大的集合中if (rank_[set1] < rank_[set2]){parent[set1] = set2;size[set2] += size[set1];return set2;}if (rank_[set2] < rank_[set1]){parent[set2] = set1;size[set1] += size[set2];return set1;}//如果rank_相等，则默认将set1合并到set2中，set2的rank_值+1parent[set1] = set2;rank_[set2]++;size[set2] += size[set1];return set2;
}

模拟程序：

#include "astdio.h"
#include "disjointset.h"#define  conf_threshold 90
#define  num_images 10void main()
{int max_comp = 0;int max_size = 0;vector<int> confident(num_images*num_images);DisjointSets comps(num_images);//使用随机数模拟多幅图像中每个图像相互匹配的置信度(0-100)//另外1与2的匹配置信度和2与1的置信度我们默认相同（实际中是不相同的）srand((unsigned)time(NULL));for (int i  = 0;i<num_images;i++){cout<<endl;for (int j = 0;j<num_images;j++){if (!confident[i*num_images+j]){confident[i*num_images+j] = rand()%100;confident[j*num_images+i] = confident[i*num_images+j];}if (i == j){confident[i*num_images+j] = 100;}cout<<"   "<<confident[i*num_images+j];}}//根据两幅图匹配置信度是否大于conf_threshold来决定是否属于一个全景集合for (int i = 0; i < num_images; ++i){for (int j = 0; j < num_images; ++j){if (confident[i*num_images + j] < conf_threshold)continue;int comp1 = comps.findSetByElem(i);int comp2 = comps.findSetByElem(j);if (comp1 != comp2)comps.mergeSets(comp1, comp2);}}//找出包含图片最多的全景集合for (int i = 0;i< num_images;i++){if (i == 0){max_comp = 0;max_size = comps.size[i];}else if(comps.size[i]>max_size){max_comp = i;max_size = comps.size[i];}}//将该集合中的元素打印出来cout<<endl<<"images in the max_comp:"<<endl;int j = 0;for (int i = 0;i<num_images;i++){if (comps.findSetByElem(i) == max_comp){cout<<++j<<":  "<< i<<endl;}}while(1);}

输出结果：

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