opencv实战项目二十三：基于BEBLID描述符的特征点匹配实现表盘校正

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前言

在数字化时代，图像处理技术的应用日益广泛，其中表盘校正作为一项重要技术，在工业自动化、智能监控、时间同步等领域发挥着至关重要的作用。传统的表盘校正方法往往依赖于人工操作，不仅效率低下，而且精度难以保证。随着计算机视觉技术的飞速发展，基于算法的自动表盘校正技术逐渐成为研究热点。
本文将为您介绍一种基于BEBLID（Binary Efficient Boosted Local Identity Features）特征点匹配技术的表盘校正方法。BEBLID作为一种高效的特征描述符，以其独特的优势在众多特征点匹配算法中脱颖而出。本文将从原理、实现步骤以及实际应用等方面，详细阐述如何利用特征点匹配实现表盘的自动校正。

一、特征点匹配介绍

特征点匹配是计算机视觉中的一项核心技术，它能够帮助计算机识别和理解图像中的关键特征，进而实现图像间的对齐、拼接、物体识别等功能。特征点匹配的实现步骤主要包括以下几个方面：

1. 特征点检测：首先，在图像中检测出具有显著特征的点。这些特征点可以是角点、边缘点或其他具有独特性质的点。常用的特征点检测算法有SIFT、SURF、ORB等。

2. 特征描述符计算：对每个检测到的特征点，计算一个描述符，这个描述符是对特征点周围图像区域的一个定量描述。描述符应具有对图像变换（如缩放、旋转、光照变化等）的不变性。常见的描述符算法有SIFT描述符、SURF描述符、ORB描述符等。

3. 特征点匹配：使用特征描述符，通过匹配算法在两幅图像之间找到对应的特征点对。匹配算法通常基于描述符之间的距离，距离越小，匹配度越高。常用的匹配算法有暴力匹配、FLANN等。

4. 匹配筛选：由于匹配过程中可能会产生错误的匹配，因此需要筛选出可靠的匹配点。常用的方法包括最近邻距离比测试（NNDR）和RANSAC（随机抽样一致）算法。

5. 变换模型估计：利用筛选后的匹配点对，估计一个变换模型（如仿射变换、透视变换等），这个模型描述了两幅图像之间的几何关系。

6. 变换应用：将估计的变换模型应用到一幅图像上，以校正图像或实现图像间的对齐。

   特征点匹配在计算机视觉领域具有广泛的应用，如图像拼接、三维重建、物体识别等。通过特征点匹配，计算机可以更好地理解图像内容，实现图像的自动处理和分析。

二、特征点检测

特征点检测是计算机视觉中的一个关键步骤，它涉及到在图像中识别出具有独特性质的点，这些点在图像的后续处理中起着至关重要的作用。特征点通常具有以下特点：

• 角点：这些点是图像中物体的边缘的交叉点，它们在图像中具有显著的梯度变化
• 边缘点：这些点位于物体的边缘上，它们的梯度值在某个方向上有一个显著的峰值。
• 中心点：这些点位于物体的中心，它们的梯度值在各个方向上都比较均匀。
• 局部极值点：这些点在局部区域内具有最高的梯度值。

常见的特征点检测的算法有常用的特征点检测算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。本次使用的是ORB特征点检测法，
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种特征点检测和描述符计算的算法，它是由David G. Lowe和Bruno Lepeletier在2011年提出的。ORB算法结合了FAST（Features from Accelerated Segment Test）和BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）算法，旨在提供一种快速且稳健的特征检测和描述方法。ORB算法首先使用FAST角点检测器在图像中检测角点。FAST角点检测器通过检测图像中局部区域的边缘变化来确定角点。对于每个检测到的角点，ORB算法计算其方向，并将该方向信息存储在关键点描述中。ORB算法的主要优点是它的高计算效率和稳健性。由于它使用了二进制描述符，因此计算速度非常快。同时，由于BRIEF描述符对光照变化、旋转和尺度变化具有一定的不变性，ORB算法在实际应用中表现出了较好的稳健性。
在opencv中提供了其api为cv2.ORB_create(nfeatures=None, scaleFactor=1.2, nlevels=8, edgeThreshold=31, firstLevel=0, WTA_K=2, scoreType=cv2.ORB_FAST_SCORE, patchSize=31)
，函数介绍：

nfeatures：可选参数，用于指定要检测的最大特征点数量。如果设置为 None，则检测所有检测到的特征点。
scaleFactor：图像金字塔的缩放因子，用于在不同尺度下检测特征点。
nlevels：图像金字塔的层数。
edgeThreshold：用于FAST角点检测的边缘阈值。
firstLevel：图像金字塔的起始层数。
WTA_K：在描述符计算过程中，用于选择K个最佳描述符的参数。
scoreType：描述符的评分类型。
patchSize：用于描述符计算的局部区域大小。

本次只使用orb计算特征点，不计算描述符，故只设置nfeatures特征，并调用类中detect方法检测特征点，使用如下：

detector = cv2.ORB_create(10000)
kpts1 = detector.detect(img1, None)

三、特征描述符计算

描述符是图像特征点的量化表示，它通过对特征点周围图像区域的特征进行编码，从而能够在不依赖于原始图像数据的情况下识别和匹配特征点。描述符的主要目的是提供一种紧凑且信息丰富的表示，以便在图像匹配和识别任务中使用。

描述符的特点包括：

• 紧凑性：描述符通常是一个固定长度的向量，即使对于高分辨率的图像，其大小也非常小。
• 信息丰富：描述符应该能够提供足够的局部图像信息，以便在不同的图像和不同的视角下识别相同的特征点。
• 不变性：描述符应该对图像的某些变换（如缩放、旋转、光照变化等）保持不变，以便在不同的图像条件下仍然能够准确匹配。

本次使用的描述符为BEBLID描述符，BEBLID描述符基于二进制编码，通过对特征点周围的小区域进行采样，并比较该区域的像素值，来生成一个二进制特征向量。与传统的浮点数描述符相比，BEBLID描述符的计算速度更快，因为它只需要比较像素值是否大于某个阈值，而不是计算像素值的差异。
BEBLID描述符的计算过程包括以下几个步骤：

• 选择特征点周围的局部区域：首先，选择特征点周围的一个小区域作为描述符的计算区域。
• 对局部区域内的像素进行采样：在这个区域内，对像素值进行采样，以生成描述符的样本。
• 对采样到的像素值进行比较：比较相邻像素值的大小，如果一个像素值大于另一个像素值，则标记为1，否则标记为0。
• 生成二进制特征向量：将比较结果组合起来，形成一个二进制特征向量。
• 对特征点进行旋转，重复上述步骤：为了提高描述符的稳健性，可以对特征点进行旋转，并重复上述步骤，以获得多个方向上的描述符。
• 组合描述符：将这些描述符组合起来，形成最终的BEBLID描述符。 优点

BEBLID描述符的主要优点包括：

• 高效计算：由于其二进制编码，BEBLID描述符的计算速度非常快，非常适合实时应用。
• 不变性：BEBLID描述符对图像的某些变换（如缩放、旋转、光照变化等）具有较好的不变性，这使得它能够在不同的图像条件下进行有效的匹配。

BEBLID描述符在opencv的api为：descriptor = cv2.xfeatures2d.BEBLID_create(weight=None)

weight：可选参数，用于指定权重因子。权重因子用于在计算描述符时对图像梯度方向直方图进行加权。如果设置为 None，则使用默认权重。

使用：

descriptor = cv2.xfeatures2d.BEBLID_create(0.75)
kpts1, desc1 = descriptor.compute(img1, kpts1)

四，描述符的匹配筛选

在获得描述符之后，需要对描述符进行匹配和筛选，本次使用的方法为knn匹配，并对匹配后的结果的欧氏距离进行筛选，使用代码：

matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)
nn_matches = matcher.knnMatch(desc1, desc2, 2)
matched1 = []
matched2 = []
nn_match_ratio = 2  # Nearest neighbor matching ratio
good_matches = []
for m, n in nn_matches:if m.distance < 0.9 * n.distance:good_matches.append(m)

cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING) 是用于创建一个描述符匹配器的函数。这个匹配器是基于Hamming距离的暴力匹配器（Brute-Force Matcher），它用于在两组描述符之间找到匹配对。其中cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING：这是一个枚举值，用于指定匹配器使用Hamming距离来计算描述符之间的相似度。Hamming距离是衡量两个等长字符串差异的指标，对于二进制描述符来说，它计算的是两个描述符中不同位的数量。cv2.DescriptorMatcher_create 函数返回一个描述符匹配器对象，这个对象可以用于在两组描述符之间执行匹配操作。通过这个对象，可以调用其方法来执行匹配，如knnMatch、bruteForceMatch等，本次选择的匹配方法为knnmatch。

五，根据匹配结果映射图片

在获取到特征点之后，使用特征点匹配来估计两幅图像之间的仿射变换矩阵，并应用该变换矩阵到输入图像上，以实现图像的校正。
首先提取匹配的特征点对：

dst_pts = np.float32([kpts1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
src_pts = np.float32([kpts2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

这两行代码从两组匹配的特征点中分别提取出匹配的特征点对。good_matches 是一个包含匹配对的列表，每个匹配对是一个DMatch对象，包含源图像（img1）中的特征点索引（m.queryIdx）和目标图像（img2）中的特征点索引（m.trainIdx）。
然后使用cv2.estimateAffine2D函数估计两幅图像之间的仿射变换矩阵M。src_pts和dst_pts分别是源图像和目标图像中匹配的特征点对。method=cv2.RANSAC参数表示使用RANSAC（随机抽样一致）算法来估计变换矩阵，这是一种鲁棒的方法，可以处理噪声数据。mask是一个布尔数组，表示哪些匹配点对被用于估计变换矩阵。

M, mask = cv2.estimateAffine2D(src_pts, dst_pts, method=cv2.RANSAC)

最后将仿射变换矩阵应用于图像上：

img2_aligned = cv2.warpAffine(img2, M, (width, height))

六，整体代码：

from __future__ import print_function
import cv2
import numpy as np
import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description='Code for feature matching and transforming image 2 to image 1.')
parser.add_argument('--input1', help='Path to input image 1.', default=r'F:\cv_traditional\1.png')
parser.add_argument('--input2', help='Path to input image 2.', default=r'F:\cv_traditional\2.png')args = parser.parse_args()img1 = cv2.imread(args.input1)
img2 = cv2.imread(args.input2)if img1 is None or img2 is None:print('Could not open or find the images!')exit(0)detector = cv2.ORB_create(10000)
descriptor = cv2.xfeatures2d.BEBLID_create(0.75)
kpts1 = detector.detect(img1, None)
kpts2 = detector.detect(img2, None)kpts1, desc1 = descriptor.compute(img1, kpts1)
kpts2, desc2 = descriptor.compute(img2, kpts2)matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)
nn_matches = matcher.knnMatch(desc1, desc2, 2)matched1 = []
matched2 = []
nn_match_ratio = 2  # Nearest neighbor matching ratio
good_matches = []
for m, n in nn_matches:if m.distance < 0.9 * n.distance:good_matches.append(m)# 提取匹配点对的坐标
dst_pts = np.float32([kpts1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
src_pts = np.float32([kpts2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)# 估计仿射变换矩阵
M, mask = cv2.estimateAffine2D(src_pts, dst_pts, method=cv2.RANSAC)# 应用仿射变换到img2上
height, width = img1.shape[:2]
img2_aligned = cv2.warpAffine(img2, M, (width, height))# 将变换后的img2与img1进行叠加（此处简单叠加，可根据需要调整）
result = cv2.addWeighted(img1, 0.5, img2_aligned, 0.5, 0)
cv2.imshow('img1', img1)
cv2.imshow('img2', img2)
# 显示结果
cv2.imshow('Aligned Image', img2_aligned)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

七，效果：

目标图像：

输入图像：

校正图像：