Python OpenCV中的drawMatches()关键点匹配绘制方法详解

该方法被用于绘制关键点的匹配情况。我们看到的许多匹配结果都是使用这一方法绘制的——一左一右两张图像，匹配的关键点之间用线条链接。

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

• img1：第一张原始图像。
• keypoints1：第一张原始图像的关键点。
• img2：第二张原始图像。
• keypoints2：第二张原始图像的关键点。
• matches1to2：从第一个图像到第二个图像的匹配，这意味着keypoints1[i]在keypoints2[Matches[i]中有一个对应的点。
• outImg：绘制结果图像。
• matchColor：匹配连线与关键点点的颜色，当matchColor==Scalar::all(-1) 时，代表取随机颜色。
• singlePointColor：没有匹配项的关键点的颜色，当singlePointColor==Scalar::all(-1) 时，代表取随机颜色。
• matchesMask：确定绘制哪些匹配项的掩码。如果掩码为空，则绘制所有匹配项。
• flags：绘图功能的一些标志。具体有：
  • 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

def bf_match(img_path1, img_path2):
    # 读取两张图像
    img1 = cv2.imread(img_path1, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img2 = cv2.imread(img_path2, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 计算两张图像的SIFT描述符
    kp1, des1, _ = sift_algorithm(img_path1)
    kp2, des2, _ = sift_algorithm(img_path2)

    # 创建BFMatcher实例
    bf = cv2.BFMatcher()

    # 获得最佳匹配
    matches = bf.match(des1, des2)

    # 绘制匹配结果
    # 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)

    # 显示绘制结果
    plt.imshow(match_result)
    plt.show()

    return match_result