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import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img1=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#打开灰度图像
img2=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lenas.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#打开灰度图像
orb=cv2.ORB_create()#创建SIFT检测器
kp1, des1=orb.detectAndCompute(img1,None)#检测关键点和计算描述符
kp2, des2=orb.detectAndCompute(img2,None)#检测关键点和计算描述符
#定义FLANN参数
FLANN_INDEX_LSH=6
index_params=dict(algorithm=FLANN_INDEX_LSH,table_number=6,key_size=12,multi_probe_level=1)
search_params=dict(checks=50)
flann=cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params)#创建FLANN匹配器
matches=flann.match(des1,des2)#执行匹配操作
draw_params=dict(matchColor=(0,255,0),singlePointColor=(255,0,0),matchesMask=None,flags=cv2.DrawMatchesFlags_DEFAULT)
img3=cv2.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,matches[:20],None,**draw_params)
plt.imshow(img3)
plt.axis('off')
plt.show()
算法:FLANN图像匹配是基于SIFT或者是SURF特征检测算法的一种图像匹配方法,具有旋转不变性、光照不变性和尺度不变性。FLANN库,全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,是目前最完整的(近似)最近邻开源库,不但实现了一系列查找的算法,还包含了一种自动选取最快算法的机制。
链接:https://www.cs.ubc.ca/paper/flann
https://github.com/flann-lib/flann
https://github.com/jlblancoc/nanoflann/tree/master/include