OpenCV系列之特征匹配+单应性查找对象 | 四十五

目标
在本章节中，

• 咱们将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一块儿，以在复杂图像中找到已知对象
  基础
  那么咱们在上一环节上作了什么？咱们使用了queryImage，找到了其中的一些特征点，咱们使用了另外一个trainImage，也找到了该图像中的特征，而且找到了其中的最佳匹配。简而言之，咱们在另外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，咱们能够使用calib3d模块中的函数，即cv.findHomography()。若是咱们从两个图像中传递点集，它将找到该对象的透视变换。而后，咱们能够使用cv.perspectiveTransform()查找对象。找到转换至少须要四个正确的点。
  咱们已经看到，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（能够由标志决定）。所以，提供正确估计的良好匹配称为“内部点”，其他的称为“外部点”。cv.findHomography()返回指定内部和外部点的掩码。
  让咱们开始吧！！！
  代码
  首先，像往常同样，让咱们在图像中找到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的比率测试存储全部符合条件的匹配项。

good = []
for m,n in matches:
if m.distance < 0.7*n.distance:
good.append(m)

如今咱们设置一个条件，即至少有10个匹配项（由MIN_MATCH_COUNT定义）能够找到对象。不然，只需显示一条消息，说明没有足够的匹配项。
若是找到足够的匹配项，咱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。一旦得到了这个3x3转换矩阵，就能够使用它将索引图像的角转换为训练图像中的相应点。而后咱们画出来。

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，咱们绘制内部线（若是成功找到对象）或匹配关键点（若是失败）。

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：

![](https://s4.51cto.com/images/blog/202101/06/b5ac64cf3ae41a43f2dc3b2584211f45.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)