python opencv 特征匹配特征匹配+Homography找目标

最新推荐文章于 2025-06-16 20:21:01 发布

兔子家的鱼

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分类专栏： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TingHW/article/details/84612689

本文介绍了如何使用Python的OpenCV库，通过特征匹配和Homography技术来寻找并定位目标。首先，提取SIFT特征并进行最佳匹配。接着，设定匹配数量阈值，并使用cv2.findHomography()找到透视变换。该过程应用RANSAC或LEAST_MEDIAN算法区分inliers和outliers。最终，将查询图像的角点转换到目标图像上，展示定位结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

我们之前使用了查询图像，找到其中的一些特征点，我们取另外一个训练图像，找到里面的特征，我们找到它们中间最匹配的。简单说就是我们在一组图像里找一个目标的某个部分的位置。

我们可以使用一个calib3d模块里的函数，cv2.findHomography().如果我们传了两个图像里的点集合，它会找到那个目标的透视转换。然后我们可以使用cv2.perspectiveTransform()来找目标，它需要至少4个正确的点来找变换。

我们看过可能会有一些匹配是的错误而影响结果。哟啊解决这个问题，算法使用了RANSAC或者LEAST_MEDIAN（由标志决定）。提供正确估计的好的匹配被叫做inliers，而其他的叫做outliers。cv2.findHomography()返回一个掩图来指定inlier和outlier。

首先，和正常一样，我们找到SIFT特征，用比率检测来找最匹配的。

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

MIN_MATCH_COUNT = 10

img1 = cv2.imread('xiaoyuanka.jpg',0)# queryImage
img2 = cv2.imread('xiaoyuanka_sence.jpg',0) # trainImage

# Initiate SIFT detector
sift = cv2.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 = 0
index_params = dict(</