特征匹配是检测和测量两个或多个图像中的特征的相似性的过程。这个过程可以用来比较图像，以确定它们之间的变化或差异。特征匹配也可用于寻找不同图像中的对应点，这可用于全景拼接和物体跟踪等任务。
有许多不同的算法可用于特征匹配。一些最流行的算法包括哈里斯角检测器、SUSAN算法和FAST算法。这些算法中的每一种都有自己的长处和短处，所以选择最适合手头特定任务的算法是很重要的。
我们将在本文中使用的ORB算法，通过检测图像中的特征，然后将它们与其他图像中的相应特征相匹配。它通过为每个检测到的特征构建一个特征描述符来实现这一目的。特征描述符是一个包含特征信息的向量，例如其位置、大小和方向。
在这篇文章中，我们将使用OpenCV的ORB算法来进行特征匹配并在我们的应用程序上显示。
在Python中实现一个特征匹配算法 OpenCV
OpenCV是一个计算机视觉算法库，可以用来执行各种各样的任务，包括特征匹配。OpenCV同时适用于Python和C++，使其成为跨平台开发的热门选择。
现在你知道了，特征匹配是比较两幅图像的特征，这两幅图像可能在方向、透视、亮度上不同，甚至在尺寸和颜色上也不同。现在让我们来看看它的实现。
import cv2
from google.colab.patches import cv2_imshow
img1 = cv2.imread('sample.jpg')
img2 = cv2.imread('sample2.jpg')
orb = cv2.ORB_create(nfeatures=500)
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
match_img = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:50], None)
cv2_imshow(match_img)
cv2.waitKey()
我知道到现在为止，代码还有点不清楚。不用担心，我们将逐行浏览整个代码。
- 第1行和第2行 - 将必要的库导入到程序中。
- 第4行和第5行 - 使用
imread函数将图像加载到程序中。 - 第7行 - 创建特征匹配器ORB对象，将检测大约500个特征
- 第8行和第9行 - 函数
detectAndCompute，这将有助于检测两个图像的特征。 - 第11行和第12行 - 函数
BFMatcher和match返回特征匹配的最佳结果。 - 第14行- 接下来我们根据距离的长短对结果进行升序排序，使较好的结果排在前面。
- 第16行- 使用函数
drawMatches，我们将绘制前50个结果，然后使用函数im_show显示输出图像。
请看一下代码运行到几张图片时的一些输出。
特征匹配输出示例1
特征匹配输出示例2
总结
在本教程中，我们已经探讨了特征匹配的概念，并探索了接近特征匹配概念的基本方法。
你可以尝试各种图像，并为其结果感到惊奇谢谢您的阅读!
编码愉快!😁
