cv2.flannbasedmatcher()函数search_params参数什么意思
时间: 2024-02-16 20:01:43 浏览: 23
cv2.FlannBasedMatcher()函数的search_params参数是用于指定最近邻搜索算法的相关参数。最近邻搜索算法是一种在大型数据集中查找最相似点的方法。在匹配图像特征时,使用最近邻搜索算法可以帮助我们找到图像中最相似的特征点。
具体来说,search_params参数是一个字典类型,包含以下键值对:
- checks:指定搜索时要检查的叶节点数。这个值越大,搜索时间越长,但结果也更准确。
- eps:指定搜索过程中允许的误差范围。这个值越小,搜索结果越准确,但搜索时间也会更长。
- sorted:指定是否对搜索结果进行排序。如果指定为True,则搜索结果将按照距离从小到大排序。
通过调整search_params参数,我们可以根据具体应用场景来平衡搜索时间和搜索结果的准确性。
相关问题
cv2.FlannBasedMatcher
cv2.FlannBasedMatcher是OpenCV中基于FLANN算法的特征匹配器,用于在图像中进行特征点匹配。它的主要作用是将两幅图像的特征点进行匹配,并输出匹配结果。
使用FlannBasedMatcher进行特征点匹配的步骤如下:
1. 提取两幅图像的特征点和特征描述子。
2. 使用FlannBasedMatcher进行特征点匹配。
3. 根据匹配结果筛选出最优的匹配点对。
FlannBasedMatcher的使用方法如下:
```
matcher = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2)
```
其中,参数index_params和search_params是用来指定FLANN算法的参数,可以使用默认值。参数descriptors1和descriptors2是两幅图像的特征描述子。函数返回值matches是一个列表,其中每个元素都是一个cv2.DMatch对象,表示两幅图像中的一对匹配点。
在使用FlannBasedMatcher进行特征点匹配时,需要注意匹配点的筛选。通常使用比值测试(ratio test)来筛选匹配点,即对于一对匹配点,如果它们的距离比第二近的匹配点距离大于一定的阈值,则认为它们是最优的匹配点对。这个阈值可以根据具体情况进行调整。
import cv2 import numpy as np #读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('men4.jpg') img2 = cv2.imread('men3.jpg') #将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) #使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 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) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) #选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) #获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) #使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) #对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) #将第二张图像拼接到全景图中 result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2 #输出全景图 cv2.namedWindow("result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进这段代码,使其能够输出匹配连线图
可以使用cv2.drawMatchesKnn函数绘制匹配连线图,代码如下:
```
import cv2
import numpy as np
# 读入需要配准的两张图像
img1 = cv2.imread('men4.jpg')
img2 = cv2.imread('men3.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子
sift = cv2.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)
# 使用 FLANN 匹配器进行特征匹配
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)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 选择好的匹配点
good = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good.append(m)
# 绘制匹配连线图
img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2, [good], None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)
# 获取匹配点对应的坐标
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
# 使用 RANSAC 算法进行配准
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
# 对第一张图像进行变换并输出结果
result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0]))
# 将第二张图像拼接到全景图中
result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2
# 输出全景图和匹配连线图
cv2.namedWindow("result", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('result', result)
cv2.namedWindow("matches", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('matches', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,cv2.drawMatchesKnn函数的参数含义如下:
- img1:第一张图像
- kp1:第一张图像中的关键点
- img2:第二张图像
- kp2:第二张图像中的关键点
- matches:匹配结果
- outImg:输出图像,设为None表示不输出
- matchColor:匹配连线颜色
- singlePointColor:单个关键点颜色
- flags:绘制参数
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