python Harris焦点匹配代码
时间: 2023-07-22 18:56:35 浏览: 85
Harris特征匹配
以下一个使用OpenCV库在Python中实现Harris角检测和匹配的简单示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Harris角点检测参数设置
block_size = 2
aperture_size = 3
k = 0.04
threshold = 0.01
# 在第一个图像上进行Harris角点检测
dst1 = cv2.cornerHarris(gray1, block_size, aperture_size, k)
dst1 = cv2.dilate(dst1, None)
image1[dst1 > threshold * dst1.max()] = [0, 0, 255] # 标记角点为红色
# 在第二个图像上进行Harris角点检测
dst2 = cv2.cornerHarris(gray2, block_size, aperture_size, k)
dst2 = cv2.dilate(dst2, None)
image2[dst2 > threshold * dst2.max()] = [0, 0, 255] # 标记角点为红色
# 匹配角点
matches = cv2.matchTemplate(dst1, dst2, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold_match = 0.8
location = np.where(matches >= threshold_match)
# 绘制匹配的角点
for pt in zip(*location[::-1]):
cv2.circle(image1, pt, 5, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('Image 1', image1)
cv2.imshow('Image 2', image2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请确保将'image1.jpg'和'image2.jpg'替换为实际的图像路径。此代码将在两个图像上执行Harris角点检测,并在第一个图像上绘制红色的角点,并在两个图像之间进行匹配,然后在第一个图像上绘制绿色的匹配点。
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