cv2.drawMatchesKnn

`cv2.drawMatchesKnn`是OpenCV库中的一个函数，用于在两个图像之间绘制基于k-最近邻算法的特征匹配结果。这个函数可以接受两组SIFT或SURF特征点，并找到最佳匹配点对，然后将它们绘制在一幅图像上以显示匹配关系。该函数能够返回一个包含匹配图像的新图像。

该函数的常用参数包括：
- `img1`: 第一个图像的数组。
- ` keypoints1`: 第一个图像中的关键点。
- ` img2`: 第二个图像的数组。
- ` keypoints2`: 第二个图像中的关键点。
- ` matches1to2`: 从第一个图像到第二个图像的匹配点列表。
- ` outImg`: 用于输出的图像，如果没有提供，则会创建一个新图像。
- ` matchColor`: 匹配线的颜色，格式通常为(B, G, R)。
- ` singlePointColor`: 单独点的颜色，格式通常为(B, G, R)。
- ` matchesMask`: 可选参数，用于显示或隐藏特定的匹配点。
- ` flags`: 可选参数，用于控制绘制的行为。

例如：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # queryimage
img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # trainimage

# 初始化ORB检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 找关键点和描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

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

# 进行匹配
matches = bf.match(des1,des2)

# 根据距离排序
matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)

# 绘制前10个匹配项
img3 = cv2.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,matches[:10], None, flags=2)

cv2.imshow('Matched Features', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()