Discussion :

[sophieben]

Bonsoir à tous,

J'ai un petit problème à matcher 2 images.
J'ai une image en JPG que j'ai imprimé et que j'ai fixé au plafond, j'aimerais à partir de cette image JPG et d'une photo du plafond où l'image se situe matcher les 2 éléments.

Je suis totalement débutant dans le domaine et je comprends mieux les enjeux chaque jour, mais je ne comprends pas pourquoi il n'arrive pas à matcher le cavalier ? Image trop mauvaise ?

Voici mon code en PYTHON :

Code Python :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
 
nameImg1 = 'img/knight.jpg'
nameImg2 = 'img/h1.jpg'
 
img1 = cv2.imread(nameImg1,0)
fast1 = cv2.FastFeatureDetector_create()
kp1 = fast1.detect(img1,None)
brisk1 = cv2.BRISK_create();
kp1, des1 = brisk1.compute(gray1, kp1)
 
img2 = cv2.imread(nameImg2,0)
fast2 = cv2.FastFeatureDetector_create()
kp2 = fast2.detect(img2,None)
brisk2 = cv2.BRISK_create();
kp2, des2 = brisk2.compute(gray2, kp2)
 
MIN_MATCH_COUNT = 10
 
 # BFMatcher with default params
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1,des2, k=2)
 
# Apply ratio test
good = []
for m,n in matches:
	if m.distance < 0.7*n.distance:
		good.append([m])
# cv2.drawMatchesKnn expects list of lists as matches.
img3 = cv2.imread('', 0)
img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good,img3,flags=2)
 
if len(good)>MIN_MATCH_COUNT:
	src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
	dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
 
	M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0)
	matchesMask = mask.ravel().tolist()
 
	h,w,d = img1.shape
	pts = np.float32([ [0,0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0] ]).reshape(-1,1,2)
	dst = cv2.perspectiveTransform(pts,M)
	img2 = cv2.polylines(img2,[np.int32(dst)],True,255,3, cv2.LINE_AA)
else:
	#print "Not enough matches are found - %d/%d" % (len(good),MIN_MATCH_COUNT)
	print ("Not enough matchs are found")
	matchesMask = None
 
draw_params = dict(matchColor = (0,255,0), # draw matches in green color
				   singlePointColor = None,
				   matchesMask = matchesMask, # draw only inliers
				   flags = 2)
 
img4 = cv2.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good,None,flags=2)
 
plt.imshow(img3, 'gray'),plt.show()

Et voici le résultat :


Tout aide et la bienvenue !

Merci d'avance !