Question

我想用opencv在Python中执行Brute Force SIFT功能匹配。

我在opencv文档中找到了以下代码。

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

img1 = cv2.imread('box.png',0)          # queryImage
img2 = cv2.imread('box_in_scene.png',0) # trainImage

# Initiate SIFT detector
sift = cv2.SIFT()

# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)

# BFMatcher with default params
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1,des2, k=2)

# Apply ratio test
good = []
for m,n in matches:
    if m.distance < 0.75*n.distance:
        good.append([m])

# cv2.drawMatchesKnn expects list of lists as matches.
img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good,flags=2)

plt.imshow(img3),plt.show()

但是，此代码仅适用于两个图像。我尝试提供描述符列表，但似乎不起作用。如何一次执行多个数据库图像的匹配？

Answer 1

BFMatcher一次仅适用于两个描述符。如果您在此处查看文档：{{3}}

Brute-Force匹配器很简单。它采用第一组中一个特征的描述符并进行匹配第二组中的所有其他功能都使用了一些距离计算。然后返回最接近的一个。

我不确定您使用多个描述符的含义。但是，我知道您可以从与image2匹配的image1中获取描述符。然后，将image1与image3匹配。最后，image2和image3。匹配多个图像的描述符需要手动完成。

Opencv BFMatcher用于多个图像

1 个答案: