【OpenCV 例程 300篇】251. 特征匹配之暴力匹配-Toy模板网

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【youcans 的 OpenCV 例程 300篇】251. 特征匹配之暴力匹配

特征匹配是特征检测和特征描述的基本应用，在在图像拼接、目标识别、三维重建等领域的应用非常广泛。
基于特征描述符的特征点匹配是通过对两幅图像的特征点集合内的关键点描述符的相似性比对来实现的。分别对参考图像（Reference image）和检测图像（Observation image）建立关键点描述符集合，采用某种距离测度作为关键点描述向量的相似性度量。当参考图像中的关键点描述符R_i与检测图像中的关键点描述符S_j的距离测度d(R_i,S_j )满足设定条件时，判定(R_i,S_j )是配对的关键点描述符。

1. 暴力匹配（Brute-force matcher）

暴力匹配（Brute-force matcher）是最简单的二维特征点匹配方法。对于从两幅图像中提取的两个特征描述符集合，对第一个集合中的每个描述符 $R_i$ ，从第二个集合中找出与其距离最小的描述符 $S_j$ 作为匹配点。
暴力匹配显然会导致大量错误的匹配结果，还会出现一配多的情况。通过交叉匹配或设置比较阈值筛选匹配结果的方法可以改进暴力匹配的质量。
如果参考图像中的描述符 $R_i$ 与检测图像中的描述符 $S_j$ 的互为最佳匹配，则称 $R_i,S_j )$ 为一致配对。交叉匹配通过删除非一致配对来筛选匹配结果，可以避免出现一配多的错误。
比较阈值筛选是指对于参考图像的描述符 $R_i$ ，从检测图像中找到距离最小的描述符 $S_j1$ 和距离次小的描述符 $S_j2$ 。设置比较阈值 $t \in [0.5, 0.9]$ ,只有当最优匹配距离与次优匹配距离满足阈值条件 $d(R_i,S_j1) ⁄ d(R_i,S_j2)>t$ 时，表明匹配描述符 $S_j1$ 具有显著性，才接受匹配结果 $R_i,S_j1)$ 。

2. OpenCV 的 BFMatcher类

在OpenCV中提供了cv::BFMatcher类实现暴力匹配。
在Python语言中通过接口函数cv.BFMatcher_create或cv.BFMatcher.create实例化BFMatcher类，创建BFMatcher对象。通过成员函数bf.match对两个描述符集合进行暴力匹配，函数bf.knnMatch对两个描述符集合进行K近邻匹配。

函数原型

cv.BFMatcher.create([, normType, crossCheck]) → retval
cv.BFMatcher_create([, normType, crossCheck]) → retval
bf.match(queryDescriptors, trainDescriptors[, mask]) → matches
bf.knnMatch(queryDescriptors, trainDescriptors, k[, mask, compactResult]) → matches

参数说明

normType：距离类型，可选项，默认为欧式距离NORM_L2。
- NORM_L1：L1范数，曼哈顿距离。
- NORM_L2：L2范数，欧式距离。
- NORM_HAMMING：汉明距离。
- NORM_HAMMING2：汉明距离2，对每2个比特相加处理。
crossCheck：交叉匹配选项，可选项，默认为False。
queryDescriptors：描述符的查询点集，即参考图像的特征描述符的集合。
trainDescriptors：描述符的训练点集，即检测图像的特征描述符的集合。
mask：匹配点集的掩码，列表。
k：返回匹配点的数量。
matches：匹配结果，列表或元组，长度为成功的匹配数量。

注意问题

⑴ 匹配结果是DMatch数据结构，包括：查询点集索引_queryIdx、训练点集索引_trainIdx和匹配距离_distance，可以用如match._distance的方式获取相应的属性值。
⑵ 暴力匹配函数bf.match只返回最优匹配点，返回值matches是列表类型，列表长度为成功的匹配数量，列表元素matches[i]为DMatch数据结构。
⑶ K近邻匹配函数bf.knnMatch对每个特征点返回k个最优的匹配结果，返回值matches是形如(N,k)的元组，N为特征点数量。元组元素matches[i,k]为DMatch数据结构。
⑷ 交叉匹配选项crossCheck默认为False，不进行交叉匹配，返回所有特征匹配结果；True表示只返回互为最佳匹配的结果，删除非一致配对的结果。
⑸ 对于SIFT、SURF描述符，推荐选择欧氏距离L1和L2范数；对于ORB、BRISK、BRIEF描述符，推荐选择汉明距离NORM_HAMMING；对于ORB描述符，当WTA_K=3或4时，推荐使用汉明距离NORM_HAMMING2。

3. 绘制匹配关系函数 cv.drawMatches

在OpenCV中还提供了函数cv.drawMatches，绘制从两个图像中找到的关键点匹配项。

函数原型

cv.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches1to2, outImg[, matchColor, singlePointColor, matchesMask, flags) → outImage
cv.drawMatchesKnn(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches1to2, outImg[, matchColor, singlePointColor, matchesMask, flags] → outImage

参数说明

img1、img2：输入图像1、输入图像2。
keypoints1、keypoints2：输入图像1、输入图像2中的关键点。
matches1to2：绘制的匹配关系，列表，列表元素是匹配结果DMatch。
outImg：输出匹配图像，包括图像1、图像2和表示匹配关系的连线。
flags：绘制内容的选项标志。
- DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT，默认值，创建匹配输出图像，包括输入图像、匹配关系和单个的关键点。
- DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS，不绘制没有匹配成功的单个关键点。

4. 例程：特征匹配之暴力匹配（BFMatcher）

本例程先使用SIFT算法特征检测和特征描述，再使用BFMatcher进行特征匹配。例程给出了使用交叉匹配和设置比较阈值筛选匹配结果的实现方法。

# 【1708】特征匹配之暴力匹配（BFMatcher）
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

if __name__ == '__main__':
    # (1) 读取参考图像
    imgRef = cv.imread("../images/Fig1703a.png", flags=1)
    refer = cv.cvtColor(imgRef, cv.COLOR_BGR2GRAY)  # 参考图像
    height, width = imgRef.shape[:2]  # 图片的高度和宽度
    # 读取或构造检测图像
    imgObj = cv.imread("../images/Fig1703b.png", flags=1)
    object = cv.cvtColor(imgObj, cv.COLOR_BGR2GRAY)  # 目标图像
    # (2) 构造 SIFT 对象，检测关键点，计算特征描述向量
    sift = cv.SIFT.create()  # sift 实例化对象
    kpRef, desRef = sift.detectAndCompute(refer, None)  # 参考图像关键点检测
    kpObj, desObj = sift.detectAndCompute(object, None)  # 检测图像关键点检测
    print("Keypoints: RefImg {}, ObjImg {}".format(len(kpRef), len(kpObj)))  # 2238/1675

    # (3) 特征点匹配，暴力匹配+交叉匹配筛选，返回最优匹配结果
    bf1 = cv.BFMatcher(crossCheck=True)  # 构造 BFmatcher 对象，设置交叉匹配
    matches = bf1.match(desRef, desObj)  # 对描述子 desRef, desObj 进行匹配
    # matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
    imgMatches1 = cv.drawMatches(imgRef, kpRef, imgObj, kpObj, matches[:300], None, matchColor=(0,255,0))
    print("(1) bf.match with crossCheck: {}".format(len(matches)))
    print(type(matches), type(matches[0]))
    print(matches[0].queryIdx, matches[0].trainIdx, matches[0].distance)  # DMatch 的结构和用法

    # (4) 特征点匹配，KNN匹配+比较阈值筛选
    bf2 = cv.BFMatcher()  # 构造 BFmatcher 对象
    matches = bf2.knnMatch(desRef, desObj, k=2)  # KNN匹配，返回最优点和次优点 2个结果
    goodMatches = []  # 筛选匹配结果
    for m, n in matches:  # matches 是元组
        if m.distance < 0.7 * n.distance:  # 最优点距离/次优点距离 之比小于阈值0.7
            goodMatches.append([m])  # 保留显著性高度匹配结果
    # good = [[m] for m, n in matches if m.distance<0.7*n.distance]  # 单行嵌套循环遍历
    imgMatches2 = cv.drawMatchesKnn(imgRef, kpRef, imgObj, kpObj, goodMatches, None, matchColor=(0,255,0))
    print("(2) bf.knnMatch:{}, goodMatch:{}".format(len(matches), len(goodMatches)))
    print(type(matches), type(matches[0]), type(matches[0][0]))
    print(matches[0][0].distance)

    plt.figure(figsize=(9, 6))
    plt.subplot(211), plt.axis('off'), plt.title("1. BF MinDistMatch")
    plt.imshow(cv.cvtColor(imgMatches1, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(212), plt.axis('off'), plt.title("2. BF KnnMatch")
    plt.imshow(cv.cvtColor(imgMatches2, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.tight_layout()
    plt.show()

运行结果

Keypoints: RefImg 1058, ObjImg 1015
(1) bf.match with crossCheck: 363
(2) bf.knnMatch:1058, goodMatch:123

程序说明
⑴ 对不同方位和距离拍摄的照片，用SIFT算法进行特征检测和构造特征描述符，特征匹配结果如图17-10所示。
⑵ 子图1是暴力匹配的结果，使用交叉测试进行了筛选。子图2是K近邻匹配的结果，使用阈值测试进行了筛选。图中的连线表示匹配的特征点，单独圆圈表示不匹配的特征点。
⑶ 子图1和子图2的大部分匹配结果都是正确的，但也都存在少数错误的匹配。子图2中的匹配准确率比子图1更高。
⑷ 参考图像中检测出1058个特征点，检测图像中检测出1015个特征点。使用交叉配对测试，得到363组配对；使用比较阈值测试，得到123组配对。阈值测试方法更加严格，准确性也更高。

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【本节完】

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