cv2.DescriptorMatcher_create()函数

cv2.DescriptorMatcher_create()函数是用于创建一个特征描述符匹配器对象的函数。该函数返回一个cv2.DescriptorMatcher对象，可以用于匹配两幅图像中的特征描述符。在OpenCV中，特征描述符是用于描述图像中的关键点的局部特征的向量。在图像处理中，特征描述符匹配是一种重要的技术，它在图像拼接、物体识别、图像检索和三维重建等领域中有广泛的应用。cv2.DescriptorMatcher_create()函数的基本语法如下：

matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(matcherType)

其中，matcherType是一个字符串参数，用于指定匹配器的类型。OpenCV支持多种特征描述符匹配器类型，包括：

- BruteForce：暴力匹配器，用于计算特征描述符之间的欧氏距离。
- BruteForce-L1：暴力匹配器，用于计算特征描述符之间的曼哈顿距离。
- BruteForce-Hamming：暴力匹配器，用于计算二进制特征描述符之间的汉明距离。
- BruteForce-Hamming(2)：暴力匹配器，用于计算二进制特征描述符之间的汉明距离（每个特征描述符由两个整数表示）。
- FlannBased：基于FLANN（快速最近邻搜索库）的匹配器，用于快速计算特征描述符之间的最近邻。

例如，要创建一个使用暴力匹配器和欧氏距离的特征描述符匹配器对象，可以使用以下代码：

matcher = cv2.DescriptorMatcher_create("BruteForce")

相关问题

cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING与cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING2, crossCheck=True)

两者都是OpenCV中用于特征匹配的函数，但是有以下区别：

1. cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)是一个创建汉明距离匹配器的函数，用于匹配二进制描述符，而cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING2, crossCheck=True)则是一个Brute-Force匹配器，用于匹配一般的特征描述符。

2. cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)返回的是一个DescriptorMatcher对象，可以通过该对象的match()和knnMatch()方法进行特征匹配；cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING2, crossCheck=True)返回的是一个BFMatcher对象，可以通过该对象的match()和knnMatch()方法进行特征匹配。

3. cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)是一个基于暴力搜索的匹配器，时间复杂度较高，适用于小规模的特征匹配；cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING2, crossCheck=True)是一个基于k-d树的匹配器，时间复杂度较低，适用于大规模的特征匹配。

4. cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING2, crossCheck=True)还支持参数crossCheck=True，表示只有当第一幅图像的特征点匹配第二幅图像的特征点，而且第二幅图像的特征点也匹配第一幅图像的特征点时，才视为匹配成功，这样可以减少误匹配。而cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)不支持该参数。

def get_good_match(des1, des2,): matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_FLANNBASED) matches = matcher.knnMatch(des1, des2, k=2) good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.75 * n.distance: good.append(m) return good 这段代码含义

这段代码是一个函数，输入参数为两个图像的特征描述符 `des1` 和 `des2`，输出为两个图像匹配的好的特征点对应关系。具体实现如下：

1. 创建一个基于FLANN的特征描述符匹配器 `matcher`。
2. 使用 `matcher` 对两个特征描述符 `des1` 和 `des2` 进行匹配，得到最接近的两个匹配点 `m` 和 `n`。
3. 对于每个匹配对 `(m, n)`，如果 `m` 点与 `n` 点的距离小于 `0.75` 倍的 `n` 点距离，则将其视为好的匹配点并添加到 `good` 列表中。
4. 返回所有好的匹配点对应关系。

这段代码的作用是实现图像匹配，可以用于计算机视觉和图像处理领域的许多应用，例如目标跟踪、三维重建、图像拼接等。