基于PYTHON+OPENCV的SIFT SURF图像特征匹配.rar

使用SIFT或者SURF特征进行图像匹配，实现语言为python2.7+opencv3.1，代码有注释，有文档说明，并配有测试图像资源

# -*- coding:utf-8 -*- -
import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread（‘1.bmp‘）
gray1= cv2.cvtColor（img1 cv2.COLOR_BGR2GRAY）
sift1 = cv2.xfeatures2d.SIFT_create（）
#sift1 = cv2.xfeatures2d.SURF_create（） #使用SURF
#kp1 关键点的坐标
#des1 每个关键点的特征向量（1 128）
kp1 des1 = sift1.detectAndCompute（gray1 None）
#img1 = cv2.drawKeypoints（gray1 kp1 img1）

img2 = cv2.imread（‘3.bmp‘）
gray2 = cv2.cvtColor（img2 cv2.COLOR_BGR2GRAY）
sift2 = cv2.xfeatures2d.SIFT_create（）
#sift2 = cv2.xfeatures2d.SURF_create（） #使用SURF
kp2 des2 = sift2.detectAndCompute（gray2None）
#img2 = cv2.drawKeypoints（gray2 kp2 img2）

def drawMatchesKnn_cv2（img1_gray kp1 img2_gray kp2 goodMatch）:
    h1 w1 = img1_gray.shape[:2]
    h2 w2 = img2_gray.shape[:2]

    vis = np.zeros（（max（h1 h2） w1 + w2 3） np.uint8）
    for i in xrange（3）:
        vis[:h1 :w1 i] = img1_gray
        vis[:h2 w1:w1 + w2 i] = img2_gray

    p1 = [kpp.queryIdx for kpp in goodMatch]
    p2 = [kpp.trainIdx for kpp in goodMatch]

    post1 = np.int32（[kp1[pp].pt for pp in p1]）
    post2 = np.int32（[kp2[pp].pt for pp in p2]） + （w1 0）

    for （x1 y1） （x2 y2） in zip（post1 post2）:
        cv2.line（vis （x1 y1） （x2 y2） （0 0 255））

    cv2.namedWindow（“match“ cv2.WINDOW_NORMAL）
    cv2.imshow（“match“ vis）


# BFmatcher with default parms
bf = cv2.BFMatcher（cv2.NORM_L2）
# k：表示最近邻k个
# matches: 匹配的特征点，shape=（n k），n个匹配，每个匹配有k个可能的匹配特征点
# 每个匹配有k个DMatch元素，每个DMatch指示了原图像和目标图像的关键点序号
matches = bf.knnMatch（des1 des2 k=2）
print len（matches）

goodMatch = []
for m n in matches:
    if m.distance < 0.50 * n.distance:
        goodMatch.append（m）

drawMatchesKnn_cv2（gray1 kp1 gray2 kp2 goodMatch[:20]）

cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     280350  2018-01-11 21:26  hello\1.bmp

     文件      70434  2018-06-02 10:05  hello\3.bmp

     文件       1927  2018-06-02 19:13  hello\SIFT.py

     目录          0  2018-06-02 19:13  hello

     文件     243958  2018-06-02 18:46  SIFT+SURF+OPENCV实现.docx

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