OpenCV-Python特征匹配+单应性查找对象

在这一章当中,

  • 我们将联合使用来自 calib3d 模块的特征匹配和 findHomography 来查找复杂图像中的已知对象。

文章目录

基础

那我们上一节做了什么?我们使用了一个 queryImage,在其中找到了一些特征点,我们采用了另一个 trainImage,找到了该图像中的特征,最后找到它们之间特征点的最佳匹配。简而言之,我们在另一个杂乱的图像中找到了一个对象的某些部分的位置。这些信息足以在 trainImage 上准确找到对象。

为此,我们可以使用来自 calib3d 模块的函数,即 cv.findHomography() 。如果将两个图像中的特征点集传递给这个函数,它将找到该对象的透视变换。然后我们可以使用 cv.perspectiveTransform() 来查找对象。它需要至少四个正确的点来找到这种变换。

我们已经看到匹配时可能存在一些可能的错误,这可能会影响结果。为了解决这个问题,算法使用 RANSAC 或 LEAST_MEDIAN(可以由标志位决定)。因此,提供正确估计的良好匹配称为内点,剩余称为外点。 cv.findHomography() 返回一个指定了内点和外点的掩模。

那就让我们做吧!

代码

首先,像往常一样,让我们在图像中找到 SIFT 特征并应用比率测试来找到最佳匹配。

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
MIN_MATCH_COUNT = 10
img1 = cv.imread('box.png',0)          # queryImage
img2 = cv.imread('box_in_scene.png',0) # trainImage
# Initiate SIFT detector
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()
# find the keypoints and descriptors with SIFT
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)
# store all the good matches as per Lowe's ratio test.
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 10 个匹配(由 MIN_MATCH_COUNT 定义)时才查找目标对象。否则只显示一条消息,说明没有足够的匹配。

如果找到足够的匹配,我们将提取两个图像中匹配的特征点的位置。他们被传入函数中以找到透视变换。一旦我们得到这个 3×3 变换矩阵,我们就用它将 queryImage 中的角点转换为 trainImage 中的对应点。然后绘制出来。

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= 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,我们绘制内点(如果成功找到对象)或匹配特征点(如果失败)。

draw_params = dict(matchColor = (0,255,0), # draw matches in green color
                   singlePointColor = None,
                   matchesMask = matchesMask, # draw only inliers
                   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。对象在图像中以白色标记:

特征匹配+单应性查找对象

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