python opencv中如何用RANSAC筛选匹配点
时间: 2024-05-15 15:20:00 浏览: 7
在Python OpenCV中,可以使用cv2.findHomography()函数来执行RANSAC筛选匹配点。该函数有一个可选的参数method,可以设置为cv2.RANSAC来使用RANSAC算法进行筛选。
以下是一个示例代码,演示如何使用RANSAC筛选匹配点:
```
import cv2
# 读取两幅图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
# 提取特征点和特征描述符
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
# 匹配特征点
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.match(des1, des2)
# 筛选匹配点
pts1 = []
pts2 = []
for match in matches:
pts1.append(kp1[match.queryIdx].pt)
pts2.append(kp2[match.trainIdx].pt)
pts1 = np.float32(pts1)
pts2 = np.float32(pts2)
# 使用RANSAC筛选匹配点
H, mask = cv2.findHomography(pts1, pts2, cv2.RANSAC, 5.0)
# 绘制筛选后的匹配点
matchesMask = mask.ravel().tolist()
draw_params = dict(matchColor = (0,255,0), singlePointColor = None, matchesMask = matchesMask, flags = 2)
img3 = cv2.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,matches,None,**draw_params)
cv2.imshow("RANSAC matches", img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在以上代码中,我们首先使用SIFT算法提取两幅图像的特征点和特征描述符。然后使用BFMatcher()函数进行特征点匹配,得到匹配点的坐标。接着,我们使用cv2.findHomography()函数并设置RANSAC算法来筛选匹配点。最后,我们使用cv2.drawMatches()函数绘制筛选后的匹配点。