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1. 简介

首先通过 cv2.ORB_create 创建ORB检测器 orb，
然后通过 orb.detectAndCompute 检测两张图片获得ORB角点，
接着通过匹配器 cv2.BFMatcher 进行配对，
最后通过 cv2.findHomography 计算变换矩阵。

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2. ORB角点检测匹配和偏移计算

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2.1. 创建平移图片

首先我们先创建一个平移图片作为两个比较的图片

from cv2 import cv2
import numpy as np# 读取图片文件
demo_file_path = 'img1.png'
img = cv2.imdecode(np.fromfile(demo_file_path, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv2.imshow('origin img', img)# 平移变量
T_x, T_y = 10, 20# 旋转变量 0°
angles = 0
sin_phi, cos_phi = np.sin(np.radians(angles)), np.cos(np.radians(angles))# 构造仿射变换矩阵H 2*3
H = np.float32([[cos_phi, -sin_phi, T_x],[sin_phi, cos_phi, T_y]])
np.set_printoptions(suppress=True)
print(H)# 仿射变换
new_img = cv2.warpAffine(img, H, (img.shape[1], img.shape[0]))# 保存图片
cv2.imencode('.png', new_img)[1].tofile('img2.png')
cv2.imshow('new img', new_img)
cv2.waitKey(0)

平移x轴10个像素点，y轴20个像素点，其他不变，如下图所示：

仿射变换矩阵$H$，这里纯平移，所以也是就平移矩阵，如下：

[[ 1. -0. 10.][ 0.  1. 20.]]

关于透视变换参考：《OpenCV 透视变换》

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2.2. ORB角点检测

import cv2
import numpy as np# 读取两个连续图像
img1 = cv2.imread('img1.png')
img2 = cv2.imread('img2.png')# 初始化ORB检测器
orb = cv2.ORB_create(nfeatures=500)# 检测关键点和描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)# 显示ORB角点
keypoints_img1 = cv2.drawKeypoints(img1, kp1, None, color=(0,255,0), flags=0)
keypoints_img2 = cv2.drawKeypoints(img2, kp2, None, color=(0,255,0), flags=0)
cv2.imshow('Keypoints Image1', keypoints_img1)
cv2.imshow('Keypoints Image2', keypoints_img2)

首先通过 cv2.ORB_create 创建ORB检测器 orb，
然后通过 orb.detectAndCompute 检测两张图片获得ORB角点
然后通过 cv2.drawKeypoints 将角点可视化，如下图：

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2.3. ORB角点匹配

# 创建匹配器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)# 根据匹配结果排序，取较优的50个
matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)[:50]# 显示匹配关系
matches_img = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches, None, flags=2)
cv2.imshow('Matches Image', matches_img)

通过 cv2.BFMatcher 创建匹配器，其中有两个参数：

1. normType：它指定要使用的距离量度。
   默认是 cv2.NORM_L2，对于SIFT,SURF 效果较佳
   对于二进制字符串的描述子，比如ORB，BRIEF，BRISK等，应该用cv2.NORM_HAMMING（汉明距离度量）
   使用，如果ORB检测器的 WTA_K 设置 3或者4，应该用cv2.NORM_HAMMING2

2. crossCheck：匹配器为每个查询描述符找到 k 个距离最近的匹配描述符；
   默认为 False，为 True 时，只返回满足交叉验证条件的匹配结果。

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2.4. 计算变换矩阵

# 提取匹配点
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1,1,2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1,1,2)# 计算变换矩阵
H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
matchesMask = mask.ravel().tolist()  # 可用于cv2.drawMatches可视化匹配关系的掩模
np.set_printoptions(suppress=True)
print(H)# 可视化变换结果
offset_img = cv2.warpPerspective(img1, H, (img1.shape[1], img1.shape[0]))
cv2.imshow('Offset Image', offset_img)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

提取匹配点两个图片的src_pts和dst_pts，通过 cv2.findHomography 计算变换矩阵
可以看到计算出来的透视变换矩阵可以看到结果为x轴平移，与实际一致

[[ 1.  0. 10.][-0.  1. 20.][-0.  0.  1.]]

那么，显示变换结果也将一致，如下图：

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谢谢