sift算法双向匹配剔除不匹配点_OpenCV-Python 特征匹配 + 单应性查找对象

目标

在本章节中，我们将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一起，以在复杂图像中找到已知对象。

基础

那么我们在上一环节上做了什么？我们使用了queryImage，找到了其中的一些特征点，我们使用了另一个trainImage，也找到了该图像中的特征，并且找到了其中的最佳匹配。简而言之，我们在另一个混乱的图像中找到了对象某些部分的位置。此信息足以在trainImage上准确找到对象。

为此，我们可以使用calib3d模块中的函数，即cv.findHomography()。如果我们从两个图像中传递点集，它将找到该对象的透视变换。然后，我们可以使用cv.perspectiveTransform()查找对象。找到转换至少需要四个正确的点。

我们已经看到，匹配时可能会出现一些可能影响结果的错误。为了解决这个问题，算法使用RANSAC或LEAST_MEDIAN(可以由标志决定)。因此，提供正确估计的良好匹配称为“内部点”，其余的称为“外部点”。cv.findHomography()返回指定内部和外部点的掩码。

让我们开始吧！！！

代码

首先，像往常一样，让我们​​在图像中找到SIFT功能并应用比例测试以找到最佳匹配。

import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as pltMIN_MATCH_COUNT = 10img1 = cv.imread('box.png',0)          # 索引图像img2 = cv.imread('box_in_scene.png',0) # 训练图像# 初始化SIFT检测器sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()# 用SIFT找到关键点和描述符kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)FLANN_INDEX_KDTREE = 1index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)search_params = dict(checks = 50)flann = cv.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)# ＃根据Lowe的比率测试存储所有符合条件的匹配项。good = []for m,n in matches:    if m.distance < 0.7*n.distance:        good.append(m)

现在我们设置一个条件，即至少有10个匹配项(由MIN_MATCH_COUNT定义)可以找到对象。否则，只需显示一条消息，说明没有足够的匹配项。

如果找到足够的匹配项，我们将在两个图像中提取匹配的关键点的位置。他们被传递以寻找预期的转变。一旦获得了这个3x3转换矩阵，就可以使用它将索引图像的角转换为训练图像中的相应点。然后我们画出来。

if len(good)>MIN_MATCH_COUNT:    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)    M, mask = cv.findHomography(src_pts, dst_pts, cv.RANSAC,5.0)    matchesMask = mask.ravel().tolist()    h,w,d = img1.shape    pts = np.float32([ [0,0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0] ]).reshape(-1,1,2)    dst = cv.perspectiveTransform(pts,M)    img2 = cv.polylines(img2,[np.int32(dst)],True,255,3, cv.LINE_AA)else:    print( "Not enough matches are found - {}/{}".format(len(good), MIN_MATCH_COUNT) )    matchesMask = None

最后，我们绘制内部线(如果成功找到对象)或匹配关键点(如果失败)。

draw_params = dict(matchColor = (0,255,0), # 用绿色绘制匹配                   singlePointColor = None,                   matchesMask = matchesMask, # 只绘制内部点                   flags = 2)img3 = cv.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,good,None,**draw_params)plt.imshow(img3, 'gray'),plt.show()

请参阅下面的结果。对象在混乱的图像中标记为白色：