OpenCV 4.5.1中最令人兴奋的特性之一是BEBLID (Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor)，一个新的描述符能够提高图像匹配精度，同时减少执行时间！
GitHub地址：/iago-suarez/beblid-opencv-demo/blob/main/demo.ipynb
首先确定安装opencv的版本很重要，opencv版本的检查和安装如下
检查OpenCV Contrib版本：
pipinstall"opencv-contrib-python>=4.5.1"python>>>importcv2ascv>>>print(f"OpenCVVersion:{cv.__version__}")OpenCVVersion:4.5.1
在Python中加载这两个图像所需的代码：
import cv2 as cv# Load grayscale imagesimg1 = cv.imread("graf1.png", cv.IMREAD_GRAYSCALE)img2 = cv.imread("graf3.png", cv.IMREAD_GRAYSCALE)if img1 is None or img2 is None:print('Could not open or find the images!')exit(0)
为了评估我们的图像匹配程序，我们需要在两幅图像之间进行正确的(即ground truth)几何变换。它是一个称为单应性的3x3矩阵，当我们从第一个图像中乘以一个点(在齐次坐标中)时，它返回第二个图像中这个点的坐标。加载这个矩阵：
# Load homography (geometric transformation between image)fs = cv.FileStorage("H1to3p.xml", cv.FILE_STORAGE_READ)homography = fs.getFirstTopLevelNode().mat()print(f"Homography from img1 to img2:\n{homography}")
下一步是检测图像中容易在其他图像中找到的部分：Local image features。在本例中，我们将使用ORB，一个快速可靠的检测器来检测角点。ORB检测到强角，在不同的尺度上比较它们，并使用FAST或Harris响应来挑选最好的。它还使用局部patch的一阶矩来寻找每个角点的方向。我们检测每个图像中最多10000个角点：
detector=cv.ORB_create(10000)kpts1=detector.detect(img1,None)kpts2=detector.detect(img2,None)
在下面的图片中，你可以看到500个用绿点标记的检测响应最强的角点特征：
很好，现在是时候以一种我们可以在另一张图中找到它们的方式来表示这些关键点了。这个步骤被称为description，因为每个角点的局部patch中的纹理表示 为图像上不同操作得到的数字的向量。有很多的描述符可以用，但如果我们想要一些精确的东西，即使在移动电话或低功耗设备上也能实时运行，OpenCV有两个重要的方法：
ORB(导向快速和旋转简短)：一个经典的方法，有的历史，工作相当好。
BEBLID (Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor)：引入的一个新的描述符，已被证明在几个任务中改善了ORB。由于BEBLID适用于多种检测方法，所以必须将ORB关键点的比例设置为0.75~
# Comment or uncomment to use ORB or BEBLIDdescriptor = cv.xfeatures2d.BEBLID_create(0.75)# descriptor = cv.ORB_create()kpts1, desc1 = pute(img1, kpts1)kpts2, desc2 = pute(img2, kpts2)
现在可以匹配这两个图像的描述符来建立对应关系了。让我们使用暴力求解算法，它基本上比较了第一张图像中的每个描述符和第二张图像中的所有描述符。当我们处理二进制描述符时，使用汉明距离进行比较，即计算每对描述符之间不同的比特数。
这里还使用了一个叫做比率检验的小技巧。它不仅确保描述符1和2彼此相似，而且确保没有其他像2一样接近1的描述符。
matcher = cv.DescriptorMatcher_create(cv.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)nn_matches = matcher.knnMatch(desc1, desc2, 2)matched1 = []matched2 = []nn_match_ratio = 0.8 # Nearest neighbor matching ratiofor m, n in nn_matches:if m.distance < nn_match_ratio * n.distance:matched1.append(kpts1[m.queryIdx])matched2.append(kpts2[m.trainIdx])
因为我们知道正确的几何变换，让我们检查有多少匹配是正确的(inliners)。如果图像2中的点和从图像1投射到图像2的点距离小于2.5像素，我们认为匹配是有效的。
inliers1 = []inliers2 = []good_matches = []inlier_threshold = 2.5 # Distance threshold to identify inliers with homography checkfor i, m in enumerate(matched1):# Create the homogeneous pointcol = np.ones((3, 1), dtype=np.float64)col[0:2, 0] = m.pt# Project from image 1 to image 2col = np.dot(homography, col)col /= col[2, 0]# Calculate euclidean distancedist = sqrt(pow(col[0, 0] - matched2[i].pt[0], 2) + pow(col[1, 0] - matched2[i].pt[1], 2))if dist < inlier_threshold:good_matches.append(cv.DMatch(len(inliers1), len(inliers2), 0))inliers1.append(matched1[i])inliers2.append(matched2[i])
现在我们在inliers1和inliers2变量中有了正确的匹配，我们可以使用cv.drawMatches定性地评估结果。每一个对应点可以在更高级别的任务上对我们有帮助，比如homography estimation,Perspective-n-Point,plane tracking,real-time pose estimation以及images stitching。
由于很难定性地比较这种结果，让我们绘制一些定量的评价指标。最能反映描述符可靠程度的指标是inlier的百分比：
Matching Results (BEBLID)*******************************# Keypoints 1:9105# Keypoints 2:9927# Matches:660# Inliers:512# Percentage of Inliers:77.57%
使用BEBLID描述符获得77.57%的inliers。如果我们在描述符部分注释掉BEBLID并取消注释ORB描述符，结果下降到63.20%：
# Comment or uncomment to use ORB or BEBLID# descriptor = cv.xfeatures2d.BEBLID_create(0.75)descriptor = cv.ORB_create()kpts1, desc1 = pute(img1, kpts1)kpts2, desc2 = pute(img2, kpts2)
Matching Results (ORB)*******************************# Keypoints 1:9105# Keypoints 2:9927# Matches:780# Inliers:493# Percentage of Inliers:63.20%
总之，只需更改一行代码，将ORB描述符替换为BEBLID ，就可以将这两个图像的匹配结果提高14%。这在需要局部特征匹配的高级任务中会产生很大影响，所以不要犹豫，试试BEBLID。
英文原文：/improving-your-image-matching-results-by-14-with-one-line-of-code-b72ae9ca2b73
参考：https://mp./s/EkxXV7Bizf4JxG15SQb79w
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