基于计算机视觉的两张图片的特征匹配的代码
时间: 2023-05-31 09:05:31 浏览: 55
以下是基于OpenCV库实现的两张图片的特征匹配代码:
```python
import cv2
# 读取两张图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建ORB特征检测器
orb = cv2.ORB_create()
# 在两张图片中检测ORB特征点和描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)
# 创建BFMatcher匹配器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
# 匹配两张图片的ORB特征点
matches = bf.match(des1, des2)
# 将匹配结果按距离升序排序
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
# 绘制前十个匹配点
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:10], None, flags=2)
# 显示匹配结果
cv2.imshow("Matches", img3)
cv2.waitKey(0)
```
在上述代码中,我们首先读取了两张待匹配的图片并转换为灰度图像。然后,我们使用ORB特征检测器检测两张图像的ORB特征点和描述符。接着,我们创建了BFMatcher匹配器,使用它对两张图片的ORB特征点进行匹配,并将匹配结果按距离升序排序。最后,我们使用OpenCV的绘制函数绘制前十个匹配点,并显示匹配结果。