代碼和筆記

import cv2
import numpy as np"""
特征匹配
""""""
暴力特征匹配：使用第一組（第一幅圖）中的一個特征描述子，使用一些距離計算與第二組中的所有其他特征匹配，返回最接近的一個。
"""
img1 = cv2.imread('./img/cat.jpeg')
img2 = cv2.imread('./img/ca2.jpeg')# 創建特征檢測對象
sift = cv2.SIFT_create()# 計算描述子
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)# 暴力特征匹配
# 計算距離的方式：1. NORM_L1：絕對值距離，SIFT和SURF使用。2. NORM_L2：歐氏距離，SIFT和SURF使用。3. HAMMING：漢明距離。ORB使用
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2)# 進行匹配
match = bf.match(des1, des2)# 繪制特征匹配
result = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, match, None)cv2.imshow('result', result)"""
FLANN特征匹配：快速最近鄰搜索包，算法集合,用的很少
"""cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()