CV:基于计算机视觉完成两张图片的特征匹配以及用RANSAC方法寻找最佳的匹配点对和单应矩阵的代码

以下是基于OpenCV库实现的特征匹配和RANSAC算法的Python代码:

python 复制代码
import cv2
import numpy as np

# 加载图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)

# 初始化SIFT检测器
sift = cv2.SIFT_create()

# 用SIFT检测图像中的关键点和特征描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 用FLANN算法进行特征匹配
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)

# 用RANSAC算法进行最佳匹配点对和单应矩阵的估计
good_matches = []
pts1 = []
pts2 = []
for i, (m, n) in enumerate(matches):
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good_matches.append(m)
        pts2.append(kp2[m.trainIdx].pt)
        pts1.append(kp1[m.queryIdx].pt)

pts1 = np.float32(pts1)
pts2 = np.float32(pts2)
H, mask = cv2.findHomography(pts1, pts2, cv2.RANSAC)

# 绘制匹配结果
matchesMask = mask.ravel().tolist()
h, w = img1.shape
pts = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
dst = cv2.perspectiveTransform(pts, H)
img2 = cv2.polylines(img2, [np.int32(dst)], True, 255, 3, cv2.LINE_AA)
draw_params = dict(matchColor=(0, 255, 0), singlePointColor=None, matchesMask=matchesMask, flags=2)
result_img = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, **draw_params)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result_img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中,我们首先加载了需要匹配的两张图片,然后用SIFT检测器提取了两张图片中的关键点和特征描述符。接下来,我们用FLANN算法进行特征匹配,并选取了距离比小于0.7的匹配点对作为好的匹配点对。然后,我们用RANSAC算法估计了最佳的单应矩阵,并用该矩阵将第一张图片的四个顶点映射到第二张图片中,从而绘制出了匹配结果。最后,我们展示了绘制好的匹配结果图像。

需要注意的是,这个代码仅仅是一个示例,实际使用时可能需要根据具体情况进行修改和优化。另外,这个代码中仅仅使用了SIFT和FLANN算法进行特征匹配,实际上还有很多其他的特征检测和匹配算法可以使用,比如ORB、FAST、BRIEF和BRISK等。

相关推荐
清流君9 分钟前
【MySQL】数据库 Navicat 可视化工具与 MySQL 命令行基本操作
数据库·人工智能·笔记·mysql·ue5·数字孪生
Blossom.11816 分钟前
人工智能在智能家居中的应用与发展
人工智能·深度学习·机器学习·智能家居·vr·虚拟现实·多模态融合
biter008818 分钟前
ubuntu(28):ubuntu系统多版本conda和多版本cuda共存
linux·人工智能·ubuntu·conda
李一帆'34 分钟前
【论文阅读】Hierarchical Group-Level Emotion Recognition
论文阅读·计算机视觉
电鱼智能的电小鱼38 分钟前
基于 EFISH-SBC-RK3588 的无人机通信云端数据处理模块方案‌
linux·网络·人工智能·嵌入式硬件·无人机·边缘计算
HyperAI超神经43 分钟前
12个HPC教程汇总!从入门到实战,覆盖分子模拟/材料计算/生物信息分析等多个领域
图像处理·人工智能·深度学习·生物信息·分子模拟·材料计算·vasp
正在走向自律44 分钟前
AI数字人:繁荣背后的伦理困境与法律迷局(8/10)
人工智能·python·opencv·语音识别·ai数字人·ai伦理与法律
qq_436962181 小时前
AI数据分析的利器:解锁BI工具的无限潜力
人工智能·数据挖掘·数据分析·ai数据分析
热水养鲨鱼1 小时前
Java实现HTML转PDF(deepSeekAi->html->pdf)
人工智能·pdf·html