Как можно отфильтровать совпадения ключевых точек в opencv?

Пользователь

от delphine_bartoletti , в категории: Другие , 2 месяца назад

Как можно отфильтровать совпадения ключевых точек в opencv?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

1 ответ

Пользователь

от rachel , 2 месяца назад

@delphine_bartoletti 

Для фильтрации совпадений ключевых точек в OpenCV можно использовать различные методы. Одним из наиболее распространенных является метод RANSAC (Random Sample Consensus), который позволяет удалить выбросы и сохранить только совпадения с высокой степенью уверенности.


Вот пример простого кода, который демонстрирует фильтрацию совпадений ключевых точек с использованием метода RANSAC:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
import cv2
import numpy as np

def filter_matches(keypoints1, keypoints2, matches, distance_threshold=40):
    filtered_matches = []
    
    for match in matches:
        pt1 = keypoints1[match.queryIdx].pt
        pt2 = keypoints2[match.trainIdx].pt
        
        distance = np.linalg.norm(np.array(pt1) - np.array(pt2))
        
        if distance < distance_threshold:
            filtered_matches.append(match)
    
    return filtered_matches

# Загрузка изображений
image1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
image2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)

# Создание объектов детектора и дескриптора
detector = cv2.ORB_create()
matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

# Нахождение ключевых точек и дескрипторов на обоих изображениях
keypoints1, descriptors1 = detector.detectAndCompute(image1, None)
keypoints2, descriptors2 = detector.detectAndCompute(image2, None)

# Сопоставление дескрипторов на обоих изображениях
matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2)

# Фильтрация совпадений ключевых точек
filtered_matches = filter_matches(keypoints1, keypoints2, matches)

# Отрисовка совпадений на изображении
result_image = cv2.drawMatches(image1, keypoints1, image2, keypoints2,
                               filtered_matches, None, flags=2)

# Отображение результата
cv2.imshow('Filtered Matches', result_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


В этом коде используется детектор и дескриптор ORB для нахождения ключевых точек и их дескрипторов на обоих изображениях. Затем используется сопоставитель BFMatcher с использованием меры Хэмминга. После этого выполняется фильтрация совпадений с помощью функции filter_matches, которая принимает ключевые точки, сопоставления и пороговое значение расстояния. Затем отфильтрованные совпадения отображаются на изображении с помощью drawMatches.