sift匹配算法 python
时间: 2023-10-12 13:06:21 浏览: 54
SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)是一种图像配准和物体识别算法,也可以用于图像拼接、物体跟踪等。在Python中可以使用OpenCV库中的SIFT函数实现。
具体步骤如下:
1. 读入两张待匹配的图像;
2. 使用SIFT算法提取关键点和描述符;
3. 使用Brute-Force或FLANN算法进行特征点匹配;
4. 通过RANSAC算法筛选出正确的匹配点,得到变换矩阵;
5. 通过变换矩阵对其中一张图像进行仿射变换,实现图像拼接。
以下是一个简单的SIFT匹配示例代码:
```python
import cv2
# 读入图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 创建SIFT对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# 提取关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
# 创建BFMatcher对象
bf = cv2.BFMatcher()
# 特征点匹配
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 筛选匹配点
good = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.75 * n.distance:
good.append(m)
# RANSAC算法筛选出正确的匹配点
MIN_MATCH_COUNT = 10
if len(good) > MIN_MATCH_COUNT:
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)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
matchesMask = mask.ravel().tolist()
else:
print("Not enough matches are found - %d/%d" % (len(good), MIN_MATCH_COUNT))
matchesMask = None
# 获取img1的宽高
h, w = img1.shape[:2]
# 对img2进行仿射变换
res = cv2.warpPerspective(img2, M, (w*2, h))
# 将img1和变换后的img2拼接在一起
res[:h, :w] = img1
res = cv2.resize(res, (int(w*1.5), int(h*1.5)))
# 显示拼接结果
cv2.imshow('result', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
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