knn匹配 代码

以下是使用OpenCV实现ORB特征点检测和knn匹配的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建ORB特征检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 使用ORB算法检测特征点和描述子
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

# 创建BFMatcher匹配器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

# 使用knn算法匹配特征点
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 根据距离比率判断匹配点
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 绘制匹配点
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=2)

# 显示结果
cv2.imshow('Matches', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，我们首先读取两张需要匹配的图片，然后使用ORB算法检测两张图片的特征点和描述子。接着，我们创建BFMatcher匹配器，并使用knn算法对第一张图片的每个特征点在第二张图片中找到最近的k个特征点。最后，我们根据距离比率判断匹配点，并绘制匹配结果。需要注意的是，我们使用了cv2.NORM_HAMMING作为匹配器的距离度量方式，因为ORB算法生成的描述子是二进制的。