Индекс совпадения Фланна OpenCV в python

Я реализую программу, которая должна сопоставлять изображение (img1) с очень похожим изображением (обычно просто с другим разрешением и освещением, иногда с некоторым переводом) из набора примерно 15-30 изображений.

Я использую детектор признаков ORB и сопоставитель Фланна. Чтобы использовать сопоставитель, я вычисляю ключевые точки и дескрипторы для первого изображения (img1), а затем для каждого изображения из набора запускаю сопоставитель flann, сравнивая каждое из изображений с img1 и получая наилучший результат.

Однако, если я правильно понял, есть что-то, называемое «индекс сопоставления Фланна», который можно обучить набору, а затем выбрать для вас наилучшее совпадение. Это верно? Если да, то как я могу использовать его с python? Я видел несколько примеров для С++, но не для Python. Есть ли какая-то документация, которую я пропустил?

РЕДАКТИРОВАТЬ: в основном я хочу знать, есть ли что-то вроде это возможно в питоне


python opencv flann
person sveatlo    schedule 15.01.2019    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

это то, чего ты хочешь?

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img1 = cv2.imread( file1,0)          # queryImage
img2 = cv2.imread( file2,0) # trainImage

# Initiate SIFT detector
orb = cv2.ORB_create()

# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2,None)

# FLANN parameters
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
search_params = dict(checks=50)   # or pass empty dictionary

flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params)

des1 = np.float32(des1)
des2 = np.float32(des2)

matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)

# Need to draw only good matches, so create a mask
matchesMask = [[0,0] for i in range(len(matches))]

# ratio test as per Lowe's paper
for i,(m,n) in enumerate(matches):
    if m.distance < 0.7*n.distance:
        matchesMask[i]=[1,0]

draw_params = dict(matchColor = (0,255,0),
                   singlePointColor = (255,0,0),
                   matchesMask = matchesMask,
                   flags = 0)

img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,matches,None,**draw_params)

plt.imshow(img3,),plt.show()
person via tom    schedule 16.01.2019
comment
не совсем. этот код сравнивает 2 изображения. Я хочу сравнить 1 изображение с целым набором, используя это: docs.opencv .org/3.2.0/d1/db2/classcv_1_1flann_1_1Index.html, если возможно - person sveatlo; 16.01.2019
comment
Я отредактировал вопрос, добавив пример кода, который хочу получить - person sveatlo; 16.01.2019