基于计算机视觉完成两张图片的特征匹配以及用RANSAC方法寻找最佳的匹配点对和单应矩阵的代码
时间: 2023-06-01 17:03:02 浏览: 48
以下是基于OpenCV库实现的特征匹配和RANSAC方法寻找最佳匹配点对和单应矩阵的Python代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取两张图片
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
# 转为灰度图
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 创建SIFT特征检测器
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# 在两张图片中检测SIFT特征点和特征描述子
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)
# 创建FLANN匹配器
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)
# 使用FLANN匹配器匹配特征描述子
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 存储最佳匹配点对
good_matches = []
# 使用RANSAC方法寻找最佳匹配点对和单应矩阵
MIN_MATCH_COUNT = 10
if len(matches) > MIN_MATCH_COUNT:
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
matchesMask = mask.ravel().tolist()
for i, m in enumerate(matches):
if matchesMask[i]:
good_matches.append(m)
else:
print("Not enough matches are found - %d/%d" % (len(matches), MIN_MATCH_COUNT))
# 绘制最佳匹配点对
draw_params = dict(matchColor=(0, 255, 0), singlePointColor=None, matchesMask=matchesMask, flags=2)
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, **draw_params)
# 显示结果
cv2.imshow('Matches', img3)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
```
在代码中,首先读取两张图片并将其转为灰度图,然后使用SIFT特征检测器检测特征点和特征描述子。接着使用FLANN匹配器匹配特征描述子,并使用RANSAC方法寻找最佳匹配点对和单应矩阵。最后绘制最佳匹配点对并显示结果。
需要注意的是,在使用RANSAC方法时,需要设定一个阈值来判断哪些点对是最佳匹配点对。在代码中,我们设定阈值为5.0,即如果点对的误差小于5.0,则认为是最佳匹配点对。同时,还需要设定一个最小匹配数量,如果匹配数量小于该值,则认为匹配失败。在代码中,我们设定最小匹配数量为10。