#?coding:?utf-8
import?numpy?as?np
import?cv2

leftgray?=?cv2.imread（r‘E:\pyProjects\cv-learning\7.jpg‘）
rightgray?=?cv2.imread（r‘E:\pyProjects\cv-learning\11.jpg‘）
SIZE=（600480）
leftgray=cv2.resize（leftgraySIZE）
rightgray=cv2.resize（rightgraySIZE）
hmerge?=?np.hstack（（leftgrayrightgray））?#水平拼接
cv2.imshow（“gray“?hmerge）?#拼接顯示為gray
cv2.waitKey（0）

hessian?=?900
surf?=?cv2.xfeatures2d.SIFT_create（hessian）?#?將Hessian?Threshold設置為400閾值越大能檢測的特征就越少
kp1?des1?=?surf.detectAndCompute（leftgray?None）??#?查找關鍵點和描述符
kp2?des2?=?surf.detectAndCompute（rightgray?None）

img3?=?cv2.drawKeypoints（leftgraykp1leftgraycolor=（2550255））?#畫出特征點，并顯示為紅色圓圈
img4?=?cv2.drawKeypoints（rightgraykp2rightgraycolor=（2550255））?#畫出特征點，并顯示為紅色圓圈
hmerge?=?np.hstack（（img3?img4））?#水平拼接
cv2.imshow（“point“?hmerge）?#拼接顯示為gray
cv2.waitKey（0）

FLANN_INDEX_KDTREE?=?0??#?建立FLANN匹配器的參數(shù)
indexParams?=?dict（algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE?trees=5）??#?配置索引，密度樹的數(shù)量為5
searchParams?=?dict（checks=50）??#?指定遞歸次數(shù)
#?FlannbasedMatcher：是目前最快的特征匹配算法（最近鄰搜索）
flann?=?cv2.FlannbasedMatcher（indexParams?searchParams）??#?建立匹配器
matches?=?flann.knnMatch（des1?des2?k=2）??#?得出匹配的關鍵點


good?=?[]



#?提取優(yōu)秀的特征點
for?m?n?in?matches:
????if?m.distance?