Brute-force Matching（総当たり） AKAZEに適用¶
V3.0.0¶
Link API Reference .
In [18]:
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
#Ipythonで表示用の設定
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#画像読込(テスト用画像:img1)
img1 = cv2.imread("lena.jpg")
#回転画像生成（テスト画像:img2）
h,w,ch = img1.shape # 画像のサイズ(縦、横）、チャンネル数)を取得
M = cv2.getRotationMatrix2D((w/2,h/2),-30,1) # 画像中心を回転軸とし、30度回転させる回転行列生成
img2 = cv2.warpAffine(img1,M,(w,h)) # アフィン変換で画像を回転
# AKAZE検出器の生成
akaze = cv2.AKAZE_create()
# 特徴点の検出
kp1 = akaze.detect(img1,None)
kp2 = akaze.detect(img2,None)
# 特徴量の計算と記述
kp1, des1 = akaze.compute(img1, kp1)
kp2, des2 = akaze.compute(img2, kp2)
# 総当たりマッチング（Brute Force マッチング）
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1,des2)
# 距離でソーティング
matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)
# 上位30個の対応点を表示.
img3 = cv2.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,matches[:30],None, flags=2)
#OpenCVがBGRなのでRGBに変換
disp_out_img = cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2RGB)
#画像表示
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.imshow(disp_out_img)
Out[18]:
