用Python定义一个函数,函数功能是,用OpenCV中的sift描述子,用暴力特征匹配进行模板图片和目标图片的匹配,并以字典的形式返回置信度最高的点的坐标。
时间: 2023-05-12 18:05:18 浏览: 51
以下是Python代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def sift_match(template_path, target_path):
# 读取模板图片和目标图片
template = cv2.imread(template_path, 0)
target = cv2.imread(target_path, 0)
# 创建SIFT对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# 检测关键点和描述子
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(template, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(target, None)
# 创建BFMatcher对象
bf = cv2.BFMatcher()
# 匹配关键点
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 筛选出最佳匹配
good = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.75 * n.distance:
good.append(m)
# 获取匹配点的坐标
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)
# 计算变换矩阵
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
# 获取模板图片的宽度和高度
h, w = template.shape
# 获取目标图片中匹配的区域
pts = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M)
# 计算匹配区域的中心点坐标
x = int((dst[0][0][0] + dst[2][0][0]) / 2)
y = int((dst[0][0][1] + dst[2][0][1]) / 2)
# 返回置信度最高的点的坐标
return {'x': x, 'y': y}
```
你可以调用这个函数,传入模板图片和目标图片的路径,它会返回一个字典,包含置信度最高的点的坐标。