蠻力匹配（ORB匹配）

Brute-Force匹配非常簡單，首先在第一幅圖像中選取一個關(guān)鍵點然后依次與第二幅圖像的每個關(guān)鍵點進行（描述符）距離測試，最后返回距離最近的關(guān)鍵點.

對于BF匹配器，首先我們必須使用**cv2.BFMatcher()**創(chuàng)建 BFMatcher 對象。它需要兩個可選的參數(shù)：

• normType：它指定要使用的距離測量,默認(rèn)情況下，它是cv2.NORM_L2，它適用于SIFT，SURF等（cv2.NORM_L1也在那里）。對于基于二進制字符串的描述符，如ORB，BRIEF，BRISK等，應(yīng)使用cv2.NORM_HAMMING，使用漢明距離作為度量,如果ORB使用WTA_K == 3or4，則應(yīng)使用cv2.NORM_HAMMING2。
• crossCheck：默認(rèn)值為False。如果設(shè)置為True，匹配條件就會更加嚴(yán)格，只有到A中的第i個特征點與B中的第j個特征點距離最近，并且B中的第j個特征點到A中的第i個特征點也是最近時才會返回最佳匹配，即這兩個特征點要互相匹配才行

兩個重要的方法是BFMatcher.match（）和BFMatcher.knnMatch（）, 第一個返回最佳匹配, 第二種方法返回k個最佳匹配，其中k由用戶指定.

使用cv2.drawMatches()來繪制匹配的點，它會將兩幅圖像先水平排列，然后在最佳匹配的點之間繪制直線。如果前面使用的BFMatcher.knnMatch()，現(xiàn)在可以使用函數(shù)cv2.drawMatchsKnn為每個關(guān)鍵點和它的個最佳匹配點繪制匹配線。如果要選擇性繪制就要給函數(shù)傳入一個掩模.

一對一匹配 BFMatcher.match（）

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img1 = cv2.imread('./image/girl1.jpg')
img2 = cv2.imread('./image/girl2.jpg')

sift = cv2.SIFT_create()

# kp代表特征點 des每個點對應(yīng)特征向量
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

bf = cv2.BFMatcher(crossCheck=True)  # 可選對象crossCheck

# 1對1匹配
matches = bf.match(des1, des2)
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)  # 排序，通過距離來度量

img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:30], None, flags=2)  # matches[:10] 距離前十的給顯示出來,即顯示十條匹配線

cv2.imshow('img', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

k對最佳匹配 BFMatcher.knnMatch（）

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img1 = cv2.imread('./image/girl1.jpg')
img2 = cv2.imread('./image/girl2.jpg')

sift = cv2.SIFT_create()

# kp代表特征點 des每個點對應(yīng)特征向量
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# k對最佳匹配
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

good = []
for m, n in matches:
    # 過濾方法
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good.append([m])

img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2, good, None, flags=2)

cv2.imshow('img', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

RANSAC算法

蠻力匹配是一種簡單而直觀的匹配方法，適用于小規(guī)模的特征點匹配。通過比較所有可能的特征點對，找到最佳匹配。而RANSAC算法則通過隨機采樣和一致性檢驗，從包含噪聲的數(shù)據(jù)中估計出正確的模型參數(shù)，對于一些存在噪聲和異常值的情況，RANSAC能夠更穩(wěn)健地估計模型。

利用RANSAC算法計算變換矩陣

RANSAC是"RANdom SAmple Consensus"（隨機一致采樣）的縮寫。該方法是用來找到正確模型來擬合帶有噪聲數(shù)據(jù)的迭代方法。給定一個模型，例如點集之間的單應(yīng)性矩陣。基本的思想是：數(shù)據(jù)中包含正確的點和噪聲點，合理的模型應(yīng)該能夠在描述正確數(shù)據(jù)點的同時摒棄噪聲點。

此外還有ORB匹配、SIFT的特征匹配、基于FLANN的匹配器的匹配，等等

全景圖像拼接

全景圖像拼接是將多張圖像拼接成一張全景圖的任務(wù)。在這個過程中，特征點匹配和單應(yīng)性矩陣估計是關(guān)鍵的步驟。你提到的使用SIFT找到特征點，并通過單應(yīng)性矩陣將圖像進行變換，是一種常見的方法。這樣可以在不同視角或位置拍攝的圖像中找到對應(yīng)的特征點，從而實現(xiàn)拼接。

通過SIFT找特征點

關(guān)于單應(yīng)性矩陣(H矩陣)：

利用兩個圖像中至少四個特征點能夠求解一個單應(yīng)性矩陣(homography matrix)，然后用這個單應(yīng)性矩陣能夠?qū)D像1中的某個坐標(biāo)變換到圖像2中對應(yīng)的位置。然而，矩陣的推導(dǎo)是來自于相機在不同位姿拍攝同一個三維平面，所以使用opencv計算單應(yīng)性矩陣的時候前提是兩個圖像對應(yīng)區(qū)域必須是同一平面。

當(dāng)進行全景圖像拼接時，常常需要使用RANSAC算法估計單應(yīng)性矩陣。下面是一個簡單的示例代碼，其中包括特征點匹配、RANSAC算法和全景圖像拼接的步驟。

import cv2
import numpy as np

def find_keypoints_and_descriptors(image):
    # 使用SIFT算法找到圖像的關(guān)鍵點和描述符
    sift = cv2.SIFT_create()
    kp, des = sift.detectAndCompute(image, None)
    return kp, des

def match_keypoints(des1, des2):
    # 使用BFMatcher進行特征點匹配
    bf = cv2.BFMatcher()
    matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)
    
    # 使用比值測試排除不好的匹配
    good = []
    for m, n in matches:
        if m.distance < 0.75 * n.distance:
            good.append(m)
    
    return good

def ransac_homography(matches, kp1, kp2, reproj_thresh=4.0):
    # 將匹配的關(guān)鍵點轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組
    src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
    dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
    
    # 使用RANSAC算法估計單應(yīng)性矩陣
    H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, reproj_thresh)
    
    return H

def stitch_images(image1, image2, H):
    # 將圖像1進行透視變換，將其疊加到圖像2上
    rows1, cols1 = image1.shape[:2]
    rows2, cols2 = image2.shape[:2]
    warp_img1 = cv2.warpPerspective(image1, H, (cols1 + cols2, rows2))
    warp_img1[:rows2, :cols2] = image2
    
    return warp_img1

if __name__ == "__main__":
    # 讀取兩張圖像
    img1 = cv2.imread('image1.jpg')
    img2 = cv2.imread('image2.jpg')
    
    # 找到關(guān)鍵點和描述符
    kp1, des1 = find_keypoints_and_descriptors(img1)
    kp2, des2 = find_keypoints_and_descriptors(img2)
    
    # 進行特征點匹配
    matches = match_keypoints(des1, des2)
    
    # 使用RANSAC估計單應(yīng)性矩陣
    H = ransac_homography(matches, kp1, kp2)
    
    # 進行全景圖像拼接
    result = stitch_images(img1, img2, H)
    
    # 顯示拼接結(jié)果
    cv2.imshow('Panorama', result)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

為了達到更好的拼接效果，可能需要使用更復(fù)雜的圖像配準(zhǔn)和融合技術(shù)。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-805210.html

到了這里，關(guān)于python數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)（九）——特征匹配的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！