OpenCV Python – ORB和BFmatcher使用两个图像的关键点进行匹配

图像匹配是计算机视觉中的一个非常重要的任务，它可以用于图像检索、3D建模、运动跟踪等领域。ORB是一种在计算机视觉中广泛使用的特征描述子，而BFmatcher是一种Brute-Force匹配器。本文将介绍如何使用ORB和BFmatcher在Python中进行图像匹配。

首先，我们从下载并导入必要的库开始：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，加载需要进行匹配的两张图片：

img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

这里我选择的是两张美丽的风景图片，你可以使用任何你喜欢的图片。注意，我们需要将这些图片转换为灰度图像，这是因为ORB算法只支持单通道的图像。

现在，我们可以使用ORB算法找到这些图像中的关键点和它们的描述子了：

orb = cv2.ORB_create()
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

我们通过创建ORB对象orb来初始化算法。然后，在每个图像中，我们可以使用detectAndCompute方法找到关键点和描述子。kp1和kp2是关键点的数组，而des1和des2是描述子的数组。

在完成了关键点和描述子的提取之后，我们现在可以使用Brute-Force匹配器将这些信息匹配在一起：

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)

在这里，我们创建一个BFMatcher对象bf，并将两张图像的描述子des1和des2作为输入。cv2.NORM_HAMMING会计算一些特定于ORB的距离，而crossCheck=True将匹配结果限制为最佳匹配。

现在我们可以将匹配结果保存，并按照距离（即匹配度）从小到大排序：

matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

最后，我们需要将这些匹配结果可视化。我们可以使用cv2.drawMatchesKnn方法在两张图片之间绘制匹配结果。我们可以将最佳匹配的前10个结果显示出来：

img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:10], None, flags=2)
plt.imshow(img3), plt.show()

这里的flags=2是可以选择可选标志，会连接两张图像并显示匹配结果。

我们的完整代码如下：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

orb = cv2.ORB_create()

kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:10], None, flags=2)
plt.imshow(img3), plt.show()