opencv 变形匹配
时间: 2023-12-14 15:34:10 浏览: 32
OpenCV中的变形匹配可以通过使用k-最近邻算法来实现。具体步骤如下:
1.加载图像并将其转换为灰度图像。
```python
import cv2
img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)
```
2.使用SIFT或SURF等算法检测关键点和描述符。
```python
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
```
3.使用knnMatch()方法来匹配描述符。
```python
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)
```
4.筛选出最佳匹配。
```python
good = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.75 * n.distance:
good.append([m])
```
5.使用findHomography()方法来查找变换矩阵。
```python
src_pts = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
```
6.使用warpPerspective()方法来应用变换矩阵。
```python
h, w = img1.shape
img2_transformed = cv2.warpPerspective(img2, M, (w, h))
```
7.将两个图像叠加在一起以显示结果。
```python
result = cv2.addWeighted(img1, 0.5, img2_transformed, 0.5, 0)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```