cv2.findFundamentalMat(mkpts0, mkpts1, cv2.USAC_MAGSAC, 0.15, 0.9999, 20000)代码中的mkpts0, mkpts1是匹配点坐标吗 删除 重试 复制

是的，`mkpts0`和`mkpts1`是匹配点的坐标，用于计算基础矩阵。具体来说，`mkpts0`和`mkpts1`是两个形状为(N, 2)的numpy数组，分别表示两张图像中匹配的关键点在图像中的坐标位置。一般来说，这些关键点是通过特征检测和描述符匹配算法得到的。

关于参数的解释：

- `cv2.USAC_MAGSAC`是使用的求解器的类型，这里是使用的MAGSAC求解器。
- `0.15`是RANSAC算法的阈值，表示误差小于这个值的点被认为是内点。
- `0.9999`是RANSAC算法的置信度，表示元素被正确估计的概率。
- `20000`是RANSAC算法的最大迭代次数，表示算法最多执行的次数。

注意，这里使用的是MAGSAC求解器，而不是OpenCV默认的RANSAC求解器。MAGSAC是一种更高效和鲁棒的RANSAC求解器，能够在更短的时间内得到更好的结果。如果你使用OpenCV默认的RANSAC求解器，可以将`cv2.USAC_MAGSAC`改为`cv2.FM_RANSAC`，并调整相应的参数。

以下是一个简单的Python示例，演示如何使用`cv2.findFundamentalMat()`函数计算基础矩阵：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', 0)

# 初始化SIFT探测器
sift = cv2.SIFT_create()

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

# 匹配关键点
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 筛选出好的匹配
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good.append(m)

# 获取匹配关键点的坐标
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)

# 计算基础矩阵
F, mask = cv2.findFundamentalMat(src_pts, dst_pts, cv2.USAC_MAGSAC, 0.15, 0.9999, 20000)

# 打印基础矩阵
print("Fundamental matrix:")
print(F)

在这个例子中，我们使用SIFT检测器检测关键点和描述符，然后匹配关键点。接下来，我们使用cv2.findFundamentalMat()函数计算基础矩阵F，并将它打印出来。