在OpenCV中，圖像拼接和全景圖創建可以通過以下步驟實現：

1. 加載圖像：首先需要加載要拼接的圖像，可以使用cv2.imread()函數加載圖像。

2. 尋找特征點：使用OpenCV的特征檢測器（如ORB、SIFT等）來尋找圖像中的關鍵點和描述符。

3. 匹配特征點：使用OpenCV的特征匹配器（如BFMatcher）來匹配圖像中的特征點。

4. 計算透視變換矩陣：通過匹配的特征點，可以使用OpenCV的findHomography()函數來計算透視變換矩陣。

5. 圖像拼接：使用OpenCV的warpPerspective()函數將兩幅圖像進行透視變換，然后將其拼接在一起。

6. 創建全景圖：將所有圖像拼接在一起，可以通過計算全景圖的大小并將其放置在一個空白畫布上來創建全景圖。

下面是一個示例代碼，展示了如何在OpenCV中進行圖像拼接和全景圖創建：

import cv2
import numpy as np

# 加載圖像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 尋找特征點
orb = cv2.ORB_create()
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

# 匹配特征點
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)

# 計算透視變換矩陣
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1,1,2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1,1,2)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 圖像拼接
result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0]))
result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2

# 創建全景圖
result_pano = cv2.resize(result, (int(result.shape[1] * 0.5), int(result.shape[0] * 0.5)))
cv2.imshow('Panorama', result_pano)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

這個示例代碼展示了如何使用ORB特征檢測器和BFMatcher特征匹配器，通過計算透視變換矩陣來拼接兩幅圖像，并創建全景圖。你可以根據自己的需求進行調整和優化。