Для создания единой панорамы неба с помощью нескольких фотографий можно использовать библиотеку OpenCV.
1. Сначала необходимо загрузить фотографии в программу. Можно использовать функцию `cv2.imread()` для чтения изображений и сохранения их в виде переменных.
2. Затем необходимо найти ключевые точки на фотографиях, которые будут использоваться для нахождения соответствий между ними. Можно использовать детектор ключевых точек, такой как SIFT или SURF, с помощью функции `cv2.xfeatures2d.SIFT_create()` или `cv2.xfeatures2d.SURF_create()`.
3. После этого необходимо описать ключевые точки и вычислить их дескрипторы, используя функцию `detectAndCompute()`.
4. Затем можно использовать алгоритм нахождения соответствий между ключевыми точками, такой как алгоритм RANSAC, с помощью функций `cv2.FlannBasedMatcher()` и `matcher.knnMatch()`.
5. После нахождения соответствий можно использовать алгоритм мозаики, такой как алгоритм RANSAC, с помощью функции `cv2.findHomography()`.
6. Наконец, можно объединить изображения, используя функцию `cv2.warpPerspective()`, чтобы сшить их в одну панораму.
Однако, когда небо полностью чистое, может быть сложно найти ключевые точки, так как нет уникальных особенностей для обнаружения. В таких случаях можно использовать иные методы для поиска соответствий, например, на основе геометрической структуры или распределения цвета. Также можно попробовать использовать предварительно подготовленные точки или регионы на фотографиях, которые должны быть соединены.
Важно отметить, что создание панорамы неба с помощью OpenCV является достаточно сложной задачей и может потребовать опыта в обработке изображений и компьютерного зрения.