详解opencv Python特征检测及K-最近邻匹配

dst=cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k[, dst[, borderType]])

#下列代码即先创建一个SIFT对象，然后计算灰度图像
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints, descriptor = sift.detectAndCompute(gray, None)

#sift对象会使用DoG检测关键点，对关键点周围的区域计算向量特征，检测并计算

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('/home/yc/Pictures/jianbin.jpg')
#参数为hessian矩阵的阈值
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create(4000)
#设置是否要检测方向
surf.setUpright(True)
#输出设置值
print(surf.getUpright())
#找到关键点和描述符
key_query,desc_query = surf.detectAndCompute(img,None)
img=cv2.drawKeypoints(img,key_query,img)
#输出描述符的个数
print(surf.descriptorSize())
cv2.namedWindow("jianbin",cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('jianbin',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 创建ORB特征检测器和描述符
orb = cv2.ORB_create()
kp = orb.detect(img,None)
 # 对图像检测特征和描述符
kp, des = orb.compute(img, kp)
#注意kp是一个包含若干点的列表,des对应每个点的描述符 是一个列表， 每一项都是检测>到的特征的局部图像

# 暴力匹配BFMatcher，遍历描述符，确定描述符是否匹配，然后计算匹配距离并排序
# BFMatcher函数参数：
# normType：NORM_L1, NORM_L2, NORM_HAMMING, NORM_HAMMING2。
# NORM_L1和NORM_L2是SIFT和SURF描述符的优先选择，NORM_HAMMING和NORM_HAMMING2是用于ORB算法
bf = cv2.BFMatcher(normType=cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1,des2)
matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)
# matches是DMatch对象，具有以下属性：
# DMatch.distance - 描述符之间的距离。 越低越好。
# DMatch.trainIdx - 训练描述符中描述符的索引
# DMatch.queryIdx - 查询描述符中描述符的索引
# DMatch.imgIdx - 训练图像的索引。

# coding:utf-8
 
 import cv2

# 按照灰度图像读入两张图片
img1 = cv2.imread("/home/yc/Pictures/cat.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread("/home/yc/Pictures/cat2.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 
# 获取特征提取器对象
orb = cv2.ORB_create()
# 检测关键点和特征描述
keypoint1, desc1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
keypoint2, desc2 = orb.detectAndCompute(img2, None)
"""
keypoint 是关键点的列表
desc 检测到的特征的局部图的列表
"""
# 获得knn检测器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.knnMatch(desc1, desc2, k=1)

"""
knn 匹配可以返回k个最佳的匹配项
bf返回所有的匹配项
"""
# 画出匹配结果
img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1, keypoint1, img2, keypoint2, matches, img2, flags=2)
cv2.imshow("cat", img3)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()