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opencv-python圖像配準(zhǔn)(匹配和疊加)的實現(xiàn)

更新時間：2021年06月23日 15:54:53 作者：shidiqi

圖像配準(zhǔn)需是指對不同條件下得到的兩幅或多幅圖像進行匹配、疊加的過程。本文詳細(xì)的介紹了如何使用，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

圖像配準(zhǔn)需是指對不同條件下得到的兩幅或多幅圖像進行匹配、疊加的過程。最簡單的做法就是求得原圖像到目標(biāo)圖像之間的透視變換矩陣，將原圖像按照矩陣進行變換，就可以得到和目標(biāo)圖像相似的效果。透視變換是將成像投影到一個新的視平面，也稱作投影映射。

透視變換實質(zhì)上是將二維的圖片變換到三維的坐標(biāo)系中之后再變換到另一個二維坐標(biāo)系，與仿射變換相比透視變換實現(xiàn)的效果要多一些。求解精確矩陣和透視變換可以很容易地在opencv-python中實現(xiàn)。

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
original_image = cv.imread("Image A.jpg")
target_image = cv.imread("Image B.jpg")
# 生成透視矩陣
src_points = np.array([[957, 1655], [2177, 1170], [2676, 24], [2487, 1931]], dtype=np.float32)
den_points = np.array([[687, 1150], [2000, 996], [2757, 18], [2098, 1819]], dtype=np.float32)
# getPerspectiveTransform可以得到從點集src_points到點集den_points的透視變換矩陣
T = cv.getPerspectiveTransform(src_points, den_points)
# 進行透視變換
# 注意透視變換第三個參數(shù)為變換后圖片大小，格式為（高度，寬度）
warp_imgae = cv.warpPerspective(original_image, T, (target_image.shape[1], target_image.shape[0]))
plt.imshow(warp_imgae)
plt.show()

進行四點變換前后的結(jié)果為

opencv-python也可以計算超過四個點的兩數(shù)組點之間的變換矩陣。對原圖像選擇7個點進行透視變換的結(jié)果為

# 設(shè)置原始和目標(biāo)特征點
src_more_point = np.float32([[957, 1655], [2177, 1170], [620, 2586], [1280, 2316], [2487, 1931], [937, 758], [2676, 24]]).reshape(-1, 1, 2)
den_more_point = np.float32([[687, 1150], [2000, 996], [121, 1974], [927, 1886], [2098, 1819], [899, 280], [2757, 18]]).reshape(-1, 1, 2)
# 調(diào)用庫函數(shù)計算特征矩陣
# cv.findHomography第三個參數(shù)為計算單位矩陣所用的方法，0為常規(guī)算法，cv.RANSAC為基于RANSAC的魯棒算法，cv.LMEDS為最小中值
# 魯棒算法,cv.RHO基于PROSAC的魯棒算法.第四個參數(shù)取值范圍在1到10，絕一個點對的閾值。原圖像的點經(jīng)過變換后點與目標(biāo)圖像上對應(yīng)
# 點的誤差.返回值中H為變換矩陣.mask是掩模，在線的點.
H, status = cv.findHomography(src_more_point, den_more_point, cv.RANSAC, 5.0)
# 進行透視變換
warped_more_point_image = cv.warpPerspective(original_image, H, (target_image.shape[1], target_image.shape[0]))

對4個點、7個點和opencv-python函數(shù)庫自動匹配的效果對比如下

可以看出如果匹配點選擇恰當(dāng)，三種方法的效果并沒有太大區(qū)別。

調(diào)用庫函數(shù)的圖像自動匹配代碼如下

# 用AKAZE庫函數(shù)進行自動特征檢測，AKAZE與SIFT等屬于相似的 特征檢測，但是有一些不同
akaze = cv.AKAZE_create()
# Find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = akaze.detectAndCompute(original_image_gray, None)
kp2, des2 = akaze.detectAndCompute(target_image_gray, None)

bf = cv.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good_matches.append([m])

# 畫出符合條件的匹配點的連線
img3 = cv.drawMatchesKnn(original_image_gray, kp1, target_image_gray, kp2, good_matches, None, flags=cv.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)
cv.imwrite('matches.jpg', img3)


src_automatic_points = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
den_automatic_points = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

# 調(diào)用庫函數(shù)計算特征矩陣
H, status = cv.findHomography(src_more_point, den_more_point, cv.RANSAC, 5.0)
# 進行透視變換
warped_automatic_image = cv.warpPerspective(original_image, H, (target_image.shape[1], target_image.shape[0]))

# 繪制圖像
my_draw(warped_automatic_image, tip='automatic')

到此這篇關(guān)于opencv-python圖像配準(zhǔn)的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)opencv-python圖像配準(zhǔn)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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