电脑
python
加载模块、图片，并把图片变成灰度图片。import cv2import numpy as npMIN_MATCH_COUNT = 4img1 = cv2.imread('D:/……/a.jpg')img2 = cv2.imread('D:/……/b.jpg')g1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)g2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
灰度图。
创建SIFT对象：sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()创建Flann匹配：match = cv2.FlannBasedMatcher(dict(algorithm =2, trees =1), {})检测特征点，并描述特征点：kp1, de1 = sift.detectAndCompute(g1,None)kp2, de2 = sift.detectAndCompute(g2,None)
用knn匹配，来提取de1和de2的靠前的数据m = match.knnMatch(de1, de2, 2)
重新排序：m = sorted(m,key = lambda x:x[0].distance)
提取效果较好的几个可匹配特征点：ok = [m1 for (m1, m2) in m if m1.distance < 0.7 * m2.distance]
根据匹配的特征点，对第1幅图片进行透视变换，使之与第一幅图的已经匹配的特征点尽量重合：if len(ok)>MIN_MATCH_COUNT: pts0 = np.float32([ kp1[i.queryIdx].pt for i in ok]).reshape(-1,1,2) pts1 = np.float32([ kp2[i.trainIdx].pt for i in ok]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv2.findHomography(pts0,pts1, cv2.RANSAC,5.0) h,w = img1.shape[:2] pts = np.float32([ [0,0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0] ]).reshape(-1,1,2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts,M) cv2.polylines(img2,[np.int32(dst)],True,(0,255,0),3, cv2.LINE_AA)else: print( '匹配点的数目不够！ - {}/{}'.format(len(ok),MIN_MATCH_COUNT))
用线把匹配的特征点连接起来：med = cv2.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,ok,None)可以看出来，有些匹配的特征点，并不匹配。这说明，如果发生位移，那么，匹配结果会有所出入。
整体代码如下图所示。
SIFT算法，如果待匹配图像被遮住了一小部分，也是能够匹配到的。
opencv版本需要指定为opencv-contrib-python==3.3.0.10，否则sift功能有可能使用不了。