cv.drawMatches(	img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches1to2, outImg[, matchColor[, singlePointColor[, matchesMask[, flags]]]]) -> outImg
cv.drawMatches(	img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches1to2, outImg, matchesThickness[, matchColor[, singlePointColor[, matchesMask[, flags]]]]	) -> outImg
cv.drawMatchesKnn(	img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches1to2, outImg[, matchColor[, singlePointColor[, matchesMask[, flags]]]]) -> outImg

參數(shù)詳解

img1：第一張原始圖像。
keypoints1：第一張原始圖像的關(guān)鍵點。
img2：第二張原始圖像。
keypoints2：第二張原始圖像的關(guān)鍵點。
matches1to2：從第一個圖像到第二個圖像的匹配，這意味著keypoints1[i]在keypoints2[Matches[i]中有一個對應(yīng)的點。
outImg：繪制結(jié)果圖像。
matchColor：匹配連線與關(guān)鍵點點的顏色，當matchColor==Scalar::all(-1) 時，代表取隨機顏色。
singlePointColor：沒有匹配項的關(guān)鍵點的顏色，當singlePointColor==Scalar::all(-1) 時，代表取隨機顏色。
matchesMask：確定繪制哪些匹配項的掩碼。如果掩碼為空，則繪制所有匹配項。
flags：繪圖功能的一些標志。具體有：
- cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT
- cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS
- cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG
- cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS 代碼實例

def bf_match(img_path1, img_path2):
    # 讀取兩張圖像
    img1 = cv2.imread(img_path1, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img2 = cv2.imread(img_path2, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 計算兩張圖像的SIFT描述符
    kp1, des1, _ = sift_algorithm(img_path1)
    kp2, des2, _ = sift_algorithm(img_path2)

    # 創(chuàng)建BFMatcher實例
    bf = cv2.BFMatcher()

    # 獲得最佳匹配
    matches = bf.match(des1, des2)
    # 繪制匹配結(jié)果
    # matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)
    match_result = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)
    # 顯示繪制結(jié)果
    plt.imshow(match_result)
    plt.show()
    return match_result

結(jié)果

到此這篇關(guān)于Python OpenCV中的drawMatches()關(guān)鍵匹配繪制方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python OpenCV drawMatches() 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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