flann.knnmatch

时间: 2024-05-29 22:15:32 浏览: 144
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OpenCV-Python 特征匹配 + 单应性查找对象 | 四十五

`flann.knnMatch()`是OpenCV中的一个函数，用于在两组特征点之间进行匹配。其中，knn表示k nearest neighbors，即对于每个特征点，找到与之最接近的k个特征点。函数的输入包括两个特征点集合，以及k值和一些匹配相关参数，输出为每个特征点的k个匹配点。此函数使用快速最近邻搜索（FLANN）算法来加速匹配过程。
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【OpenCv基础】第六十讲 使用FLANN进行特征点匹配.zip

3. **匹配特征点**：使用knnMatch()方法进行特征点匹配。我们可以指定K值来获取最接近的K个邻居。通常，我们会设置一个阈值，例如0.7，来过滤掉不满足比例测试的匹配对，这有助于消除错误匹配。 4. **优化匹配...

flann.knnMatch

flann.knnMatch是OpenCV中的一个函数，用于在图像中进行特征匹配。它使用FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）算法来计算最近邻点，以找到在两幅图像中的特征点之间的最佳匹配。 knnMatch函数...

Flann.knnmatch返回值是什么

Flann.knnMatch() 是 OpenCV 中 FlannBasedMatcher 的方法之一，用于在特征描述子之间进行 k-最近邻（kNN）匹配。其返回值是一个包含与每个查询描述子最接近的 k 个训练描述子的距离和索引的列表。更具体地说，它...

python中的 orb 与 flann.knnmatch

而FLANN是一种快速最近邻搜索算法，可以用于在大型数据集中进行高效的相似性搜索。在计算机视觉中，它通常与ORB一起使用，通过FLANN的KNN匹配算法来实现图像的匹配和识别。KNN匹配算法会根据ORB特征描述符的相似度，...

matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\flann\src\miniflann.cpp:336: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) in function 'cv::flann::buildIndex_' > type=0 >

请确保你传递给 knnMatch 函数的 des1 和 des2 参数是具有相同数据类型和形状的 Numpy 数组。如果这些数组不是浮点数类型，请先将它们转换为浮点数类型。另外，确保你正在使用支持的匹配器类型。如果你使用的...

def mspp(self): file_path1= filedialog.askopenfilename() file_path2 = filedialog.askopenfilename() queryImage = cv2.imread(file_path1, 0) trainingImage = cv2.imread(file_path2, 0) # 只使用SIFT 或 SURF 检测角点 sift = cv2.SIFT_create() # sift = cv2.xfeatures2d.SURF_create(float(4000)) kp1, des1 = sift.detectAndCompute(queryImage, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(trainingImage, None) # 设置FLANN匹配器参数 # algorithm设置可参考https://docs.opencv.org/3.1.0/dc/d8c/namespacecvflann.html indexParams = dict(algorithm=0, trees=5) searchParams = dict(checks=50) # 定义FLANN匹配器 flann = cv2.FlannBasedMatcher(indexParams, searchParams) # 使用 KNN 算法实现匹配 matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 根据matches生成相同长度的matchesMask列表，列表元素为[0,0] matchesMask = [[0, 0] for i in range(len(matches))] # 去除错误匹配 for i, (m, n) in enumerate(matches): if m.distance < 0.7 * n.distance: matchesMask[i] = [1, 0] # 将图像显示 # matchColor是两图的匹配连接线，连接线与matchesMask相关 # singlePointColor是勾画关键点 drawParams = dict(matchColor=(0, 255, 0), singlePointColor=(255, 0, 0), matchesMask=matchesMask, flags=0) resultImage = cv2.drawMatchesKnn(queryImage, kp1, trainingImage, kp2, matches, None, **drawParams) plt.imshow(resultImage, ), plt.show()

接着，使用 FLANN 算法对两张图像的特征点进行匹配，并去除错误匹配。最后，将匹配结果可视化并显示出来。其中，kp1、des1、kp2、des2 分别表示两张图像检测出的特征点和对应的特征描述子向量。matches 表示 FLANN ...

改进这段代码，使其输出匹配点连线图并对图像进行拼接输出全景图：import cv2 # 读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.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.xfeatures2d.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], img1.shape[0])) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance * n.distance: good.append(m) # 获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt...

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

matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance * n.distance: good.append(m) # 绘制匹配连线图 img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2...

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

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...

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10k.png', cv.IMREAD_ANYDEPTH) img2 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10y.png', cv.IMREAD_ANYDEPTH) # 初始化 AKAZE 探测器 akaze = cv.AKAZE_create() # 使用 AKAZE 查找关键点和描述子 kp1, des1 = akaze.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = akaze.detectAndCompute(img2, None) # BFMatcher 默认参数 bf = cv.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) # 旋转测试 good_matches = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.75 * n.distance: good_matches.append([m]) # 选择匹配关键点 ref_matched_kpts = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches]) sensed_matched_kpts = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches]) # 计算 homography H, status = cv.findHomography(ref_matched_kpts, sensed_matched_kpts, cv.RANSAC) # 变换 warped_image = cv.warpPerspective(img2, H, (img2.shape[1], img2.shape[0])) cv.imwrite('D:/junzhi/warped.png', warped_image)代码输出对齐的图像误差较大如何改进，降低误差

1. 优化特征匹配算法：可以尝试使用其他特征匹配算法替代BFMatcher，例如FLANN匹配器（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）或者使用更高级的深度学习特征匹配算法，如SuperPoint、SIFT、ORB等。...
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OpenCV实现使用FLANN进行特征点匹配（C++实现）.zip

5. **匹配筛选**：为了提高匹配质量，通常会应用一些筛选策略，如cv::BFMatcher的knnMatch方法可以找出每条描述符的前k个最近邻，然后应用比例测试（如 Lowe's ratio test）去除非对应匹配。 6. **绘制匹配结果...

python knnmatch_python opencv3 基于ORB的特征检测和 BF暴力匹配 knn匹配 flann匹配

KNN匹配和FLANN匹配是两种不同的特征匹配方法，它们都可以用于ORB特征检测和暴力匹配。 在ORB特征检测中，我们首先需要提取图像中的ORB特征点，然后使用暴力匹配或者...matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

python opencv FLANN

matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 根据Lowe's比率测试保留好的匹配 good_matches = [] for m, n in matches: if m.distance * n.distance: good_matches.append(m) # 绘制匹配结果 img3 = cv2....

FLANN匹配器 代码

matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2) # 筛选出优秀匹配 good_matches = [] for m,n in matches: if m.distance *n.distance: good_matches.append(m) # 绘制匹配结果 img3 = cv2.drawMatches(img1,kp1,img2...

bf = cv2.BFMatcher()怎么替换成flann

将 cv2.BFMatcher() 替换为 cv2....matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 过滤不良匹配 goodMatches = [] for m, n in matches: if m.distance * n.distance: goodMatches.append(m)

怎么用flann代替bf = cv2.BFMatcher()

FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors...然后，我们使用FLANN参数创建FLANN匹配器，并使用knnMatch方法进行描述符匹配。最后，我们根据匹配结果筛选出好的匹配，并使用drawMatches方法绘制匹配结果。

Flann获取匹配点像素

matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 选择好的匹配点 good_matches = [] for m, n in matches: if m.distance * n.distance: good_matches.append(m) # 获取匹配点的像素坐标 left_points = [] right_...
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