在OpenCV里使用特征匹配和单映射变换的代码详解

要实现在OpenCV中使用特征匹配和单映射变换的代码，可以按照以下流程进行：

1. 导入图像并调整大小

可以使用OpenCV中的cv2.imread()方法导入图片，其中第二个参数表示读取图片的颜色格式，通常使用cv2.IMREAD_COLOR或cv2.IMREAD_GRAYSCALE。读入后，可以使用cv2.resize()调整大小。

示例代码：

import cv2

img1 = cv2.imread('img1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

scaled_img1 = cv2.resize(img1, (0,0), fx=0.5, fy=0.5)
scaled_img2 = cv2.resize(img2, (0,0), fx=0.5, fy=0.5)

1. 检测图片特征点

检测图片的特征点可以使用OpenCV中的SIFT算法，也可以选择SURF、ORB等算法。使用cv2.xfeatures2d.SIFT_create()创建SIFT实例，可以通过实例的detectAndCompute()方法检测特征点并提取特征描述符。在获取特征点时，可以设置一些参数如最大特征点数量、特征点质量等。

示例代码：

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(scaled_img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(scaled_img2, None)

1. 特征点匹配

使用OpenCV中的BFMatcher进行特征点匹配，创建BFMatcher实例，可以选择不同的匹配算法如暴力匹配（cv2.NORM_L1、cv2.NORM_L2、cv2.NORM_HAMMING）或FLANN匹配。在进行匹配前，一般需要使用cv2.FlannBasedMatcher()来初始化。

示例代码：

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=False)
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

1. 筛选匹配

匹配结果通常包含很多误匹配，需要通过不同的方法进行筛选，例如基于距离的筛选、基于Lowe's Ratio的筛选等。最终可得到筛选后的匹配结果。

示例代码：

good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good_matches.append([m])

1. 进行单映射变换

使用cv2.findHomography()获取单映射矩阵，使用cv2.warpPerspective()进行单映射变换。单映射变换可以将一个图像中的部分内容映射到另一个图像中，例如将一个平面上的图像变换为俯视图。

示例代码：

MIN_MATCH_COUNT = 10
if len(good_matches) > MIN_MATCH_COUNT:
    src_pts = np.float32([ kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches ]).reshape(-1,1,2)
    dst_pts = np.float32([ kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches ]).reshape(-1,1,2)
    M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
    matchesMask = mask.ravel().tolist()
    h,w = scaled_img1.shape
    pts = np.float32([ [0,0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0] ]).reshape(-1,1,2)
    dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M)
    img2 = cv2.polylines(img2,[np.int32(dst)],True,255,3, cv2.LINE_AA)
    warped_img = cv2.warpPerspective(scaled_img1, M, (img2.shape[1], img2.shape[0]))

以上代码对应了一个经典的例子，即通过单映射变换将两个图片中的纽约时代广场拍摄的不同角度变换为来相同角度。可以在OpenCV的官方网站上找到更多完整的代码示例。

另外，值得注意的是，在使用特征匹配和单映射变换时需要关注算法的参数选择以及图片质量等问题，否则可能会出现误匹配或者匹配失败的情况。