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York1005/computervision

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York1005 提交于 2023-11-20 14:37 . 原来的内容汇总
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取彩色图像
image1 = cv2.imread('data/AVIC1699254546424.jpg', 0)
image2 = cv2.imread('data/AVIC1699254546426.jpg', 0)
# 创建ORB对象
orb = cv2.ORB_create()
# 检测关键点和计算描述子
keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(image1, None)
keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(image2, None)
# 创建BFMatcher匹配器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
# 进行特征匹配
matches = bf.match(descriptors1, descriptors2)
# 筛选匹配结果
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) # 按距离升序排序
good_matches = matches[:50] # 选择前50个较好的匹配
# 绘制匹配结果
result = cv2.drawMatches(image1, keypoints1, image2, keypoints2, good_matches, None, flags=2)
# 保存结果
plt.imshow(result)
plt.show()
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