opencv-python 特征匹配结合单应性去查找对象

目标： 我们将联合使用特征提取和 calib3d 模块中的 findHomography 在复杂图像中查找已知对象。 基础 还记得上一节我们做了什么吗？我们使用一个查询图像，在其中找到一些特征点（关键点），我们又在另一幅图像中也找到了一些特征点，最后对这两幅图像之间的特征点进行匹配。简单来说就是：我们在一张杂乱的图像中找到了一个对象（的某些部分）的位置。这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的找到（查询图像）对象。 为了达到这个目的我们可以使用 calib3d 模块中的 cv2.findHomography()函数。如果将这两幅图像中的特征点集传给这个函数，他就会找到这个对象的透视图变换。然后我 在OpenCV库中，我们可以利用特征匹配和单应性变换来在复杂的图像中寻找已知对象。本示例主要涉及的关键词包括`opencv-python`、`特征匹配`、`calib3d`模块以及`findHomography()`函数，这些都是在计算机视觉领域用于对象识别的关键技术。 **特征匹配**是图像处理中的一种方法，它通过比较不同图像中的关键点和对应的描述子来寻找相似之处。在这个过程中，我们通常使用像SIFT（尺度不变特征变换）这样的特征检测器来识别图像中的关键点，并计算出与这些点相关的描述子。在OpenCV中，可以使用`cv.xfeatures2d.SIFT_create()`来创建SIFT检测器。在给定的代码中，我们首先加载查询图像和训练图像，然后检测并计算各自的SIFT特征点和描述子。 **比率测试**是一种用于去除坏匹配的方法，这里使用的是Lowe的比率测试。对于每一对匹配，如果第一个匹配点（m）的距离与第二个匹配点（n）的距离之比小于某个阈值（如0.7），则认为这是一个好的匹配，并将其添加到`good`列表中。 **单应性变换**是描述一个平面物体在不同视角下的投影变换的数学模型。在OpenCV中，`cv.findHomography()`函数用于计算两个图像间的单应性矩阵，这个矩阵可以捕捉物体的旋转、缩放和平移等几何变换。在找到足够的匹配点后（例如，超过`MIN_MATCH_COUNT`个），我们使用这些匹配点的坐标来计算单应性矩阵。这个函数还可以使用RANSAC（随机样本一致）算法来去除外点（不匹配的点）的影响，提高变换矩阵的准确性。 **透视变换**是通过单应性矩阵实现的，它允许我们把查询图像的四角点映射到目标图像上。我们创建一个包含查询图像四角点的坐标数组，然后用`cv.perspectiveTransform()`函数和之前计算出的单应性矩阵来变换这些点。使用`cv.polylines()`在目标图像上绘制出这些变换后的点，从而标出查询对象在目标图像中的位置。 总结来说，本教程介绍了如何结合OpenCV的特征匹配和单应性变换来查找和定位图像中的已知对象。这一过程包括使用SIFT特征检测器，进行比率测试来筛选匹配，计算单应性矩阵以描述几何变换，以及应用透视变换来在目标图像上描绘出查询对象的边界。这种方法在实际应用中，如目标检测、图像拼接、3D重建等领域都有广泛的应用。