CV: コンピューター ビジョンに基づいて 2 つの画像の特徴マッチングを完了し、RANSAC メソッドを使用して、最適なマッチング点ペアとホモグラフィー行列のコードを見つけます。

        以下は、OpenCV ライブラリに基づく特徴マッチングと RANSAC アルゴリズムの Python コードです。

import cv2
import numpy as np

# 加载图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)

# 初始化SIFT检测器
sift = cv2.SIFT_create()

# 用SIFT检测图像中的关键点和特征描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 用FLANN算法进行特征匹配
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 用RANSAC算法进行最佳匹配点对和单应矩阵的估计
good_matches = []
pts1 = []
pts2 = []
for i, (m, n) in enumerate(matches):
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good_matches.append(m)
        pts2.append(kp2[m.trainIdx].pt)
        pts1.append(kp1[m.queryIdx].pt)

pts1 = np.float32(pts1)
pts2 = np.float32(pts2)
H, mask = cv2.findHomography(pts1, pts2, cv2.RANSAC)

# 绘制匹配结果
matchesMask = mask.ravel().tolist()
h, w = img1.shape
pts = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
dst = cv2.perspectiveTransform(pts, H)
img2 = cv2.polylines(img2, [np.int32(dst)], True, 255, 3, cv2.LINE_AA)
draw_params = dict(matchColor=(0, 255, 0), singlePointColor=None, matchesMask=matchesMask, flags=2)
result_img = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, **draw_params)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result_img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

        このコードでは、まず照合する必要がある 2 つの画像をロードし、次に SIFT 検出器を使用して 2 つの画像内のキー ポイントと特徴記述子を抽出します。次に、特徴マッチングに FLANN アルゴリズムを使用し、距離比が 0.7 未満のマッチング点ペアを良好なマッチング点ペアとして選択します。次に、RANSAC アルゴリズムを使用して最適なホモグラフィー行列を推定し、この行列を使用して最初の画像の 4 つの頂点を 2 番目の画像にマッピングし、それによってマッチング結果をプロットしました。最後に、プロットされたマッチング結果の画像を示します。

        このコードは単なる例であり、実際の使用では特定の状況に応じて変更や最適化が必要になる場合があることに注意してください。さらに、このコードでは特徴マッチングに SIFT アルゴリズムと FLANN アルゴリズムのみを使用していますが、実際には、ORB、FAST、BRIEF、BRISK など、他にも多くの特徴検出およびマッチング アルゴリズムを使用できます。