⚠️這篇是按4.1.0翻譯的，你懂得。
⚠️除了版本之外，其他還是照舊，Feature Matching + Homography to find Objects，附原文。
目標
在這一章
- 我們將融合特徵匹配的知識，通過 calib3d 模塊找出單應性來在一個複雜的圖像中找出已知的物體對象。
基礎
在上一期裏我們做了什麼？我們使用一個搜索圖像，找到了一些它裏面的特徵點，然後我們取另外一張訓練圖像，也找出其中的特徵點，然後在找出兩者之間最佳的匹配。簡單的說，我們在另一張雜亂的圖像中找到了一個物體的某些部分的位置。而這篇介紹的信息足以準確地在訓練圖像上找到目標對象。
爲此，我們可以使用calib3d模塊中的函數。比如 cv.findHomography()。如果我們從兩張圖像傳入點的集合，它會算出那個物體的透視變換。然後我們可以使用 cv.perspectiveTransform() 來找到這個物體。它需要至少四個正確的點來計算變換。
我們已經看到，在匹配過程中可能會出現一些可能影響結果的錯誤。爲了解決這個問題，算法使用RANSAC或LEAST_MEDIAN(可以由標誌決定)。因此，提供正確估算結果的良好匹配稱爲inliers(內點、樣本點)，其餘的稱爲outliers(外點、極端點、異常點、離羣點)。cv.findHomography() 返回一個遮罩層，該遮罩層區分了內點和外點。
開搞！
代碼
首先，和往常一樣，讓我們在圖像中找出SIFT特徵，然後應用比率檢定找出最佳匹配。
import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
MIN_MATCH_COUNT = 10
img1 = cv.imread('box.png',0) # queryImage
img2 = cv.imread('box_in_scene.png',0) # trainImage
# Initiate SIFT detector
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()
# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)
FLANN_INDEX_KDTREE = 1
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
search_params = dict(checks = 50)
flann = cv.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)
# store all the good matches as per Lowe's ratio test.
good = []
for m,n in matches:
if m.distance < 0.7*n.distance:
good.append(m)
現在我們設置了一個條件，即至少需要有有10個匹配項(由MIN_MATCH_COUNT定義)在其中用於查找對象。否則，只顯示一條消息，說明沒有足夠的匹配項。
如果我們找到了足夠的匹配項，我們提取了兩個圖像中匹配關鍵點的位置。它們被傳入用於算出透視變換。一旦我們得到這個3x3變換矩陣，我們使用它轉換查詢圖像中的角點，然後畫出它來。
if len(good)>MIN_MATCH_COUNT:
src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
M, mask = cv.findHomography(src_pts, dst_pts, cv.RANSAC,5.0)
matchesMask = mask.ravel().tolist()
h,w,d = img1.shape
pts = np.float32([ [0,0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0] ]).reshape(-1,1,2)
dst = cv.perspectiveTransform(pts,M)
img2 = cv.polylines(img2,[np.int32(dst)],True,255,3, cv.LINE_AA)
else:
print( "Not enough matches are found - {}/{}".format(len(good), MIN_MATCH_COUNT) )
matchesMask = None
最終我們畫出了我們的內點(如果成功的找到了對象的話)或者匹配的關鍵點(如果沒有找到對象的話)。
draw_params = dict(matchColor = (0,255,0), # draw matches in green color
singlePointColor = None,
matchesMask = matchesMask, # draw only inliers
flags = 2)
img3 = cv.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,good,None,**draw_params)
plt.imshow(img3, 'gray'),plt.show()
參見下面的結果。對象在雜亂的圖像中以白色標記。
