RANSAC+SIFT影像特征匹配（python-opencv）

首先读入图片

import cv2
import numpy as np

img1=cv2.imread("./picture1/picture1/1/14x00424.JPG")
img2=cv2.imread("./picture1/picture1/1/14x00425.JPG")

然后识别影像特征点及其特征点描述子

sift = cv2.SIFT_create(1000)

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

构建匹配器，执行KNN匹配。

bf=cv2.BFMatcher()

matches = bf.knnMatch(des1,des2,k=2)
"""
这里有个大坑，当你想这里直接画出所有的匹配时，
这里面的matches返回的是最近距离和次近距离的两个Dmacther元组。
如下图，直接用drawMatches函数时，matches1 to matches2就会是含有两个值的元组，然后出现BUG。
"""

但是在后续粗匹配时，我们又需要最近邻次距离之比做粗匹配筛选错点。如果不需要，建议直接用matches直接做暴力匹配。

但是