Flann获取匹配点像素

Flann是一种快速最近邻搜索算法，它可以用于图像拼接、图像匹配、3D建模等领域。如果你想要获取Flann匹配点的像素坐标，你需要先使用Flann算法找到匹配的特征点。然后，你可以使用这些特征点的像素坐标来获取它们在图像中的位置。

具体来说，你需要先使用OpenCV库中的FlannBasedMatcher类找到匹配的特征点。这个类会返回一组匹配的特征点，每个特征点包括一个在左图像中的坐标和一个在右图像中的坐标。然后，你可以使用这些特征点的坐标来获取它们在图像中的位置。

例如，在Python中，你可以这样获取Flann匹配点的像素坐标：

import cv2

# 读取左右两幅图像
img1 = cv2.imread('left_image.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('right_image.jpg', 0)

# 创建SIFT特征检测器
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# 检测关键点和计算描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 创建FLANN匹配器
flann = cv2.FlannBasedMatcher()

# 进行匹配
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 选择好的匹配点
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 获取匹配点的像素坐标
left_points = []
right_points = []
for match in good_matches:
    left_points.append(kp1[match.queryIdx].pt)
    right_points.append(kp2[match.trainIdx].pt)

在上面的代码中，我们使用了OpenCV中的SIFT特征检测器来检测图像中的关键点，并使用FlannBasedMatcher进行匹配。然后，我们选择了一些好的匹配点，并从这些匹配点中获取了它们在左右两幅图像中的像素坐标。