Несмотря на то, что ORB Feature Matching кажется вполне solid и я беру только 20 лучших совпадений для cv.findHomography, полученная ломаная линия ужасна. Обратите внимание, что в результатах, показанных в прикрепленном изображении, верхнее правое изображение представляет собой видеопоток. Таким образом, различия в результатах совпали. Есть ли библиотека, которую можно использовать для получения лучших результатов? Или я делаю серьезные ошибки в своем коде?
введите описание изображения здесь
# des1 & des2 are created with cv.ORB_create(10000, 1.2, nlevels=8, edgeThreshold=5)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray, None)
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)
good = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.75 * n.distance:
good.append(m)
matches = sorted(good, key=lambda x: x.distance)
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches[:20]]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches[:20]]).reshape(-1, 1, 2)
M, mask = cv.findHomography(dst_pts, src_pts, cv.RANSAC, 5.0)
matchesMask = mask.ravel().tolist()
h = src_pts.max(0)[0][1] - src_pts.min(0)[0][1]
w = src_pts.max(0)[0][0] - src_pts.min(0)[0][0]
pts = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
dst = cv.perspectiveTransform(pts, M)
img3 = None
img3 = cv.drawMatchesKnn(img1, kp1, gray, kp2, good, img3, flags=cv.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)
img3 = cv.polylines(img3, [np.int32(dst)], True, (0, 0, 255), 3, cv.LINE_AA)
# Code for showing img3 would follow