使用ORB和KNN把一张照片与文件夹里的照片匹配最后输出照片名称

时间: 2024-03-23 18:38:14 浏览: 23
好的,让我来回答你的问题。 除了ORB和暴力匹配法,还可以使用ORB和KNN匹配法来匹配一张照片与文件夹里的照片。KNN(K-Nearest Neighbor)是一种基于距离的分类算法,它可以用来判断两个特征描述子之间的相似度。 具体来说,使用ORB和KNN匹配法的步骤如下: 1. 读取目标照片和文件夹中的所有照片,并使用ORB算法提取它们的特征点和描述子。 2. 对于目标照片中的每个特征描述子,使用KNN算法找到与之最匹配的文件夹中的照片,即距离最近的照片。 3. 输出匹配结果照片的名称。 下面是一个基本的代码框架,供你参考: ```python import cv2 import os # 读取目标照片和文件夹中的所有照片 target_img = cv2.imread('target.jpg') img_folder = 'img_folder_path' img_names = os.listdir(img_folder) # 创建ORB检测器 orb = cv2.ORB_create() # 提取目标照片和文件夹中所有照片的特征点和描述子 target_kp, target_des = orb.detectAndCompute(target_img, None) img_kps, img_dess = [], [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_folder, img_name) img = cv2.imread(img_path) img_kp, img_des = orb.detectAndCompute(img, None) img_kps.append(img_kp) img_dess.append(img_des) # 使用KNN算法匹配目标照片和文件夹中的照片 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=False) matches = [] for des in target_des: dists = [] for img_des in img_dess: if img_des is None: continue matches = bf.knnMatch(des, img_des, k=2) good_matches = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.75 * n.distance: good_matches.append(m) dist = sum([m.distance for m in good_matches]) dists.append(dist) match = dists.index(min(dists)) matches.append((match, min(dists))) # 输出匹配结果照片的名称 for match, dist in matches: print(img_names[match]) ``` 需要注意的是,上述代码仅提供了一个基本的框架,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。

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