要求使用OpenCV获取目标图和查询图,并将两张图像中对应的位置进行标注
时间: 2024-02-01 13:13:29 浏览: 25
好的,以下是一个简单的示例代码,用于使用OpenCV获取目标图和查询图,并将两张图像中对应的位置进行标注:
```python
import cv2
# 读取目标图和查询图
target_img = cv2.imread('target.jpg')
query_img = cv2.imread('query.jpg')
# 获取目标图和查询图的灰度图像
target_gray = cv2.cvtColor(target_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
query_gray = cv2.cvtColor(query_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 获取目标图和查询图的特征点
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(target_gray, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(query_gray, None)
# 使用FLANN算法匹配特征点
FLANN_INDEX_KDTREE = 1
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 筛选好的匹配点
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches.append(m)
# 绘制匹配点
draw_params = dict(matchColor=(0, 255, 0), singlePointColor=None, flags=2)
result_img = cv2.drawMatches(target_img, kp1, query_img, kp2, good_matches, None, **draw_params)
# 显示结果图像
cv2.imshow('Result Image', result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们使用SIFT算法来获取目标图和查询图的特征点,并使用FLANN算法匹配这些特征点。然后,我们筛选出好的匹配点,并使用OpenCV的drawMatches函数绘制匹配点。最后,我们显示结果图像并等待用户按下任意键关闭窗口。