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。
函数原型
代码语言：javascript复制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参数详解
- 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 代码实例
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结果
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