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OpenCV-Python 系列 四十四 | 特征匹配 + 单应性查找对象

本文是全系列中第44 / 63篇:OpenCV-Python

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RANSACLEAST_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 np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
MIN_MATCH_COUNT = 10
img1 = 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 = 1
index_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:

OpenCV-Python 系列 四十四 | 特征匹配 + 单应性查找对象

原创文章,作者:磐石,如若转载,请注明出处:https://panchuang.net/2020/03/29/opencv-python-%e7%b3%bb%e5%88%97-%e5%9b%9b%e5%8d%81%e5%9b%9b-%e7%89%b9%e5%be%81%e5%8c%b9%e9%85%8d-%e5%8d%95%e5%ba%94%e6%80%a7%e6%9f%a5%e6%89%be%e5%af%b9%e8%b1%a1/

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