讲解一下SURF算法中的这段代码for m,n in matchePoints: if m.distance < 0.7 * n.distance: goodMatchePoints.append(m)
时间: 2024-05-30 16:12:12 浏览: 132
SURF算法是一种基于特征点匹配的图像识别算法,其中的matchePoints是两幅图像中通过SURF算法提取出来的特征点的匹配结果。这段代码的作用是筛选出好的匹配点,将其存储在goodMatchePoints中。
具体实现过程是,遍历所有匹配点,判断每个匹配点的距离比是否小于一个阈值0.7倍的另一个匹配点的距离。如果小于,则认为这个匹配点是好的,将其加入到goodMatchePoints中。
这个阈值是根据经验设置的,可以根据实际情况进行调整。目的是去除误匹配点,提高匹配的准确性。
相关问题
两张图像匹配的surf算法python代码
以下是使用OpenCV实现的SURF算法的Python代码,用于对两个图像进行匹配:
```python
import cv2
# 读取两个图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 初始化SURF算法
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create()
# 检测关键点和计算描述符
kp1, des1 = surf.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = surf.detectAndCompute(img2, None)
# 初始化FLANN匹配器
flann = cv2.FlannBasedMatcher()
# 匹配关键点
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 保留好的匹配
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches.append(m)
# 绘制匹配结果
img_matches = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=2)
# 显示结果
cv2.imshow('Matches', img_matches)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在以上代码中,我们首先读取了两个图像,然后初始化了SURF算法。接着,我们使用`detectAndCompute`函数检测关键点和计算描述符。然后,我们初始化FLANN匹配器,并使用`knnMatch`函数进行关键点匹配。最后,我们筛选出好的匹配,并使用`drawMatches`函数绘制匹配结果。
python-opencv使用SURF算法进行匹配并计算匹配精度代码
以下是使用SURF算法进行图像匹配并计算匹配精度的Python代码:
```python
import cv2
# 读取原始图像和待匹配图像
img1 = cv2.imread('original.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('matching.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建SURF对象
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create()
# 检测关键点和描述符
kp1, des1 = surf.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = surf.detectAndCompute(img2, None)
# 创建FLANN匹配器对象
flann = cv2.FlannBasedMatcher()
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 筛选匹配点
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches.append(m)
# 计算匹配精度
accuracy = len(good_matches) / min(len(kp1), len(kp2)) * 100
# 显示匹配结果
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=2)
cv2.imshow('Matching Result', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
print("Matching Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy))
```
其中,`original.jpg`和`matching.jpg`是待匹配的两幅图像,需要根据实际情况修改文件名。代码中使用了SURF算法检测关键点和描述符,并使用FLANN匹配器进行匹配。匹配精度的计算公式为:匹配点数 / min(原始图像关键点数, 待匹配图像关键点数) * 100%。最后输出匹配精度,并显示匹配结果图像。