#2018巴塞尔钟表展# 3月25日，中国探月工程战略合作伙伴以及官方选用计时泰格豪雅在巴塞尔国际钟表珠宝展举办航天科普展，荣耀发布两款专为中国探月工程设计的特别款腕表。泰格豪雅卡莱拉Heuer 01 CLEP特别款腕表灵感源自月球背面，限量发售100枚。另一款动感十足的竞潜系列的CLEP特别款腕表搭载Calibre 5自动机芯，展现了人类征服太空的梦想。详情：https://t.cn/RnWDLw6

Feature Matching + Homography to find Objects(特征匹配+单应性)查找对象
目标：我们融合来自calib3d模块的特征匹配和findHomography，在复杂图像中查找已知对象。基本概念：我们使用一个queryImage，在其中找到一些特征点，我们又拍摄一个训练图片trainImage，在那张图片中找到这些特征，我们找到它们中的最好匹配。简而言之，我们在另一个混乱图像(anohter cluttered image)中发现物体某些部分的位置, 该信息足以在trainImage上准确找到对象。
为此，我们可以使用calib3d模块的一个函数，即cv2.findHomography()。如果我们通过这两个图像中的一组点，它将找到该对象的每个变换。然后我们使用cv2.perspectiveTransform()来查找对象, 它需要至少四个正确的点来找到转换。
我们已经看到匹配时可能出现一些可能的错误，这会影响结果。为解决该问题，算法使用RANSAC或LEAST_MEDIAN，由flags标志决定。因此提供正确估计的好匹配被称为内点(inliner points)，其余称为离群点(outlier points.)。 cv2.findHomography()返回一个指定内点和外点的掩码。所以让我们来做，参见附件1中的代码：

现在我们设置一个条件，即至少10个匹配(由MIN_MATCH_COUNT定义)在那里以找到该对象。 否则，只需显示一条消息，说明没有足够的匹配。如果找到足够的匹配，我们将提取两个图像中匹配关键点的位置。 他们通过寻找这种转变。 一旦我们得到这个3x3转换矩阵，我们就用它来将queryImage的角点转换成trainImage中相应的点。 然后我们绘制它，参见附件2中的第1段代码。

最后，我们绘制我们的内点(如果成功找到对象)或匹配关键点(如果失败), 参见附件2的第2端代码。看到下面的结果。 对象在混乱的图像中以白色标记，参见附件3中的图。OpenCV链接：https://t.cn/RnI92fJ

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