lsd 特征点匹配代码_直线匹配-LSD算法
时间: 2023-12-14 17:15:16 浏览: 86
OpenCV_LSD.pdf
以下是使用LSD算法进行直线匹配的代码示例,其中包括LSD特征点检测和描述符提取:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测LSD特征点
lsd = cv2.createLineSegmentDetector(0)
lines1 = lsd.detect(gray1)[0]
lines2 = lsd.detect(gray2)[0]
# 提取LSD描述符
def extract_desc(lines):
desc = []
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line.flatten()
dx = x2 - x1
dy = y2 - y1
desc.append([dx, dy])
return np.array(desc)
desc1 = extract_desc(lines1)
desc2 = extract_desc(lines2)
# 匹配LSD特征点
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True)
matches = bf.match(desc1, desc2)
matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)
# 绘制匹配结果
result = cv2.drawMatches(img1, lines1, img2, lines2, matches[:10], None)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,LSD算法可以通过OpenCV库中的`cv2.createLineSegmentDetector()`函数实现。LSD描述符提取的方法是,将每条直线的两个端点坐标差值作为描述符,存储在一个矩阵中。直线匹配使用了OpenCV中的暴力匹配器`cv2.BFMatcher()`,并对匹配结果进行排序和可视化显示。
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