python图像匹配

图像匹配是通过对图像内容、特征、结构、关系、纹理及灰度等进行对应关系的分析，以寻找相似影像目标的方法。在Python中，可以使用不同的库和技术来进行图像匹配，例如SIFT（尺度不变特征变换）和Harris角点检测。

使用SIFT实现图像匹配的代码如下：

from PIL import Image
from pylab import *
import sys
from PCV.localdescriptors import sift

if len(sys.argv) >= 3:
    im1f, im2f = sys.argv[1], sys.argv[2]
else:
    im1f = 'mansion1.jpg'
    im2f = 'mansion2.jpg'

im1 = array(Image.open(im1f))
im2 = array(Image.open(im2f))

sift.process_image(im1f, 'out_sift_1.txt')
l1, d1 = sift.read_features_from_file('out_sift_1.txt')

figure()
gray()
subplot(121)
sift.plot_features(im1, l1, circle=False)

sift.process_image(im2f, 'out_sift_2.txt')
l2, d2 = sift.read_features_from_file('out_sift_2.txt')

subplot(122)
sift.plot_features(im2, l2, circle=False)

matches = sift.match_twosided(d1, d2)
print('{} matches'.format(len(matches.nonzero()[0])))

figure()
gray()
sift.plot_matches(im1, im2, l1, l2, matches, show_below=True)

show()

而使用Harris角点检测实现图像匹配的代码如下：

from PIL import Image
from numpy import *
import harris
from pylab import *

wid = 5

im1 = array(Image.open('memorial_hall1.jpg').convert('L'))
im2 = array(Image.open('memorial_hall2.jpg').convert('L'))

harrisim = harris.compute_harris_response(im1, 5)
filtered_coords1 = harris.get_harris_points(harrisim, wid, 0.2)
d1 = harris.get_descriptors(im1, filtered_coords1, wid)

harrisim = harris.compute_harris_response(im2, 5)
filtered_coords2 = harris.get_harris_points(harrisim, wid, 0.2)
d2 = harris.get_descriptors(im2, filtered_coords2, wid)

print('starting matching')

请问还有其他方面的相关问题吗？

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