FLANN匹配器 代码

FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）是一个快速的近似最近邻搜索库，可以用于计算机视觉中的图像匹配。以下是使用OpenCV库中的FLANN匹配器实现图像匹配的示例代码：

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('image1.jpg',0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg',0)

# 初始化SIFT对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# 检测并计算关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)

# 创建FLANN匹配器对象
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)

# 使用knnMatch函数进行匹配
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)

# 筛选出优秀匹配
good_matches = []
for m,n in matches:
    if m.distance < 0.7*n.distance:
        good_matches.append(m)

# 绘制匹配结果
img3 = cv2.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,good_matches,None,flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)

cv2.imshow("Image Matches", img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先使用SIFT检测器检测图像中的关键点和描述符。然后，我们使用FLANN匹配器对象对这些描述符进行匹配，并筛选出最优匹配。最后，我们使用OpenCV的`drawMatches()`函数将匹配结果可视化。