有两幅房子图片,筛选出图片的关键点,并将两幅图片进行特征点匹配的python代码
时间: 2023-08-27 08:03:44 浏览: 37
要完成这个任务,可以使用一种称为SIFT(尺度不变特征变换)的特征提取算法以及一种称为FLANN(快速最近邻搜索库)的特征匹配算法。以下是Python代码示例:
```python
import cv2
# 读取图片
img1 = cv2.imread('house1.jpg')
img2 = cv2.imread('house2.jpg')
# 初始化SIFT检测器
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# 检测关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
# 初始化FLANN匹配器
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
# 匹配特征点
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 保留良好的匹配
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches.append(m)
# 绘制匹配结果
result = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=2)
# 显示结果
cv2.imshow('Match Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,这段代码需要安装OpenCV库。在代码中,我们首先读取两个图片,然后使用SIFT检测器提取出关键点和描述符。接下来,我们使用FLANN匹配器进行特征点匹配,保留良好的匹配并绘制匹配结果。最后,我们显示结果并等待用户按下任意键关闭窗口。