用python实现Fast Directional Chamfer Matching,并展示两张图上对应点的匹配关系
时间: 2023-02-09 14:17:08 浏览: 62
Fast Directional Chamfer Matching (FDCM) 是一种用于图像匹配的算法。它通过计算图像中的每个像素与其他图像中的像素之间的距离来匹配图像。
在 Python 中,你可以使用 scikit-image 库中的 match_template 函数来实现 FDCM。首先,你需要导入需要的库:
```python
from skimage.feature import match_template
from skimage.color import rgb2gray
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后,你需要读入两张图片并将其转换为灰度图:
```python
# 读入图片并转换为灰度图
img1 = rgb2gray(plt.imread('image1.jpg'))
img2 = rgb2gray(plt.imread('image2.jpg'))
```
接下来,你可以使用 match_template 函数计算两张图片之间的匹配关系:
```python
# 计算两张图片之间的匹配关系
result = match_template(img1, img2)
```
最后,你可以使用 matplotlib 库绘制两张图片之间的匹配关系:
```python
# 绘制两张图片之间的匹配关系
plt.imshow(result, cmap='gray')
plt.show()
```
你也可以使用 skimage 库中的 peak_local_max 函数来找到两张图片之间的对应点:
```python
# 找到两张图片之间的对应点
from skimage.feature import peak_local_max
coordinates = peak_local_max(result, min_distance=10)
# 绘制两张图片之间的对应点
plt.imshow(img1, cmap='gray')
plt.plot(coordinates[:, 1], coordinates[:, 0], 'ro')
plt.show()