写一段不使用的v1feat库的基于SIFT的图像配准拼接程序
时间: 2023-05-27 22:08:06 浏览: 65
基于SIFT的图像配准拼接程序可以分为以下几个步骤:
1. 提取图像的SIFT特征点和特征描述子。
2. 使用FLANN库或其他KNN算法来匹配两幅图像的SIFT特征点。
3. 使用RANSAC算法来剔除错误匹配点,得到可靠的匹配点集。
4. 根据匹配点集,计算出变换矩阵H,将第二幅图像变换到第一幅图像的坐标系中。
5. 将两幅图像拼接起来,得到全景图像。
以下是一个不使用v1feat库的基于SIFT的图像配准拼接程序的实现:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入两幅图像
img1 = cv2.imread("img1.jpg")
img2 = cv2.imread("img2.jpg")
# 转换为灰度图
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 创建SIFT对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# 提取SIFT特征点和特征描述子
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)
# 使用FLANN算法进行特征点匹配
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)
# 剔除错误匹配点,得到可靠的匹配点集
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches.append(m)
# 使用RANSAC算法计算变换矩阵
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
# 将第二幅图像变换到第一幅图像的坐标系中
result = cv2.warpPerspective(img2, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0]))
# 将两幅图像拼接起来
result[0:img1.shape[0], 0:img1.shape[1]] = img1
# 保存拼接后的图像
cv2.imwrite("result.jpg", result)
```