python利用surf对一个文件夹内的多张图像配准的代码

下面是Python利用SURF对一个文件夹内的多张图像进行配准的代码，使用OpenCV库实现：

import cv2
import os

# 读取文件夹中的所有图像
path = 'images/'
img_list = os.listdir(path)

# 创建SURF对象
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create()

# 读取第一张图像，并检测关键点和描述子
img1 = cv2.imread(os.path.join(path, img_list[0]))
kp1, des1 = surf.detectAndCompute(img1, None)

# 遍历文件夹中的所有图像，进行图像配准
for i in range(1, len(img_list)):
    # 读取当前图像，并检测关键点和描述子
    img2 = cv2.imread(os.path.join(path, img_list[i]))
    kp2, des2 = surf.detectAndCompute(img2, None)

    # 创建FLANN匹配器
    FLANN_INDEX_KDTREE = 0
    index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
    search_params = dict(checks=50)
    flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)

    # 匹配关键点，得到匹配结果
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

    # 过滤匹配点，选取优秀的匹配点
    good = []
    for m,n in matches:
        if m.distance < 0.7*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)

    # 利用匹配点进行图像配准
    M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0)

    # 生成配准后的图像
    result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img2.shape[1],img2.shape[0]))

    # 将当前图像设置为下一次配准的参考图像
    img1 = result
    kp1, des1 = surf.detectAndCompute(img1, None)

    # 显示配准前后的图像
    cv2.imshow('img1', img1)
    cv2.imshow('img2', img2)
    cv2.imshow('result', result)
    cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

在代码中，我们首先读取文件夹中的所有图像，并创建SURF对象。然后读取第一张图像，并使用SURF算法检测关键点和描述子。接着，遍历文件夹中的所有图像，对每张图像进行特征点的匹配和图像配准。利用匹配点进行图像配准，生成配准后的图像。将当前图像设置为下一次配准的参考图像，并更新关键点和描述子。最后，利用OpenCV库的imshow()方法显示配准前后的图像。