怎样使用kornia库中的LoFTR（Image matching example with LoFTR）

Image matching example with LoFTR

本篇博客是对LoFTR使用的一个探索，LoFTR源码请访问：https://github.com/zju3dv/LoFTR#reproduce-the-testing-results-with-pytorch-lightning
kornia请访问：https://github.com/kornia/kornia
如何使用LoFTR实现图片匹配：
第一步：安装需要的库

• 使用LoFTR需要安装最新版本的kornia

pip install kornia -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
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• 使用MAGSAC++稳健估计方法需要安装最新版本的OpenCV
• 使用kornia_moons实现转换和可视化

%%capture
!pip install kornia==0.6.7
!pip install kornia_moons
!pip install opencv-python --upgrade
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现在我们来下载一个图像对（示例）

!wget https://github.com/kornia/data/raw/main/matching/kn_church-2.jpg
!wget https://github.com/kornia/data/raw/main/matching/kn_church-8.jpg
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首先，我们将用OpenCV SIFT特征定义图像匹配框架。我们还将使用kornia作为最先进的匹配过滤-Lowe ratio+相互最近邻检查和MAGSAC+作为RANSAC。

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import kornia as K
import kornia.feature as KF
import numpy as np
import torch
from kornia_moons.feature import *

def load_torch_image(fname):
    img = K.image_to_tensor(cv2.imread(fname), False).float() /255.
    img = K.color.bgr_to_rgb(img)
    return img
    
fname1 = 'kn_church-2.jpg'
fname2 = 'kn_church-8.jpg'

img1 = load_torch_image(fname1)
img2 = load_torch_image(fname2)


matcher = KF.LoFTR(pretrained='outdoor')

input_dict = {"image0": K.color.rgb_to_grayscale(img1), # LofTR 只在灰度图上作用
              "image1": K.color.rgb_to_grayscale(img2)}

with torch.inference_mode():
    correspondences = matcher(input_dict)
for k,v in correspondences.items():
    print (k)
# 现在让我们用现代RANSAC清理对应关系，并估计两幅图像之间的基本矩阵
mkpts0 = correspondences['keypoints0'].cpu().numpy()
mkpts1 = correspondences['keypoints1'].cpu().numpy()
Fm, inliers = cv2.findFundamentalMat(mkpts0, mkpts1, cv2.USAC_MAGSAC, 0.5, 0.999, 100000)
inliers = inliers > 0
# 最后，让我们使用kornia_moons的函数绘制匹配图像。正确的匹配用绿色表示，不精确的匹配用蓝色表示
draw_LAF_matches(
    KF.laf_from_center_scale_ori(torch.from_numpy(mkpts0).view(1,-1, 2),
                                torch.ones(mkpts0.shape[0]).view(1,-1, 1, 1),
                                torch.ones(mkpts0.shape[0]).view(1,-1, 1)),

    KF.laf_from_center_scale_ori(torch.from_numpy(mkpts1).view(1,-1, 2),
                                torch.ones(mkpts1.shape[0]).view(1,-1, 1, 1),
                                torch.ones(mkpts1.shape[0]).view(1,-1, 1)),
    torch.arange(mkpts0.shape[0]).view(-1,1).repeat(1,2),
    K.tensor_to_image(img1),
    K.tensor_to_image(img2),
    inliers,
    draw_dict={'inlier_color': (0.2, 1, 0.2),
               'tentative_color': None, 
               'feature_color': (0.2, 0.5, 1), 'vertical': False})
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效果示例：

图片采用matplotlib.cm.jet也就是与matplotlib.pyplot.set_cmap()函数同理，越靠近红色分数越高

如果想要直接对比两张图片，但不需要画出对比图像，可以直接使用LoFTR（更多资料需要科学上网）

class kornia.feature.LoFTR
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参数：

• config（Dict类型，可选）-初始参数Dict，默认值：default_cfg
• 预训练（可选）-下载设置预训练模型权重：‘outdoor’-在MegaDepth上训练，‘indoor’-在ScanNet上训练，默认值：‘outdoor’

返回：图片匹配结果和置信度分数Dict

示例：

img1 = torch.rand(1, 1, 320, 200)
img2 = torch.rand(1, 1, 128, 128)
input = {"image0": img1, "image1": img2}
loftr = LoFTR('outdoor')
out = loftr(input)
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关键字参数

• image0 - 左图形如（N，1，H1，W1）
• image1 - 右图形如（N，1，H2，W2）
• mask0（可选） - 左图的mask。‘0’ 指示填充位置 （N，H1，W1）
• mask1（可选） - 右图的mask。‘0’ 指示填充位置 （N，H2，W2）

返回类型
Dict[ str , Tensor]
返回值

• keypoints0：image0的匹配关键点，shape为（NC，2）
• keypoints1：image1的匹配关键点，shape为（NC，2）
• confidence：[ 0 , 1 ]之间的置信度，shape为（NC）
• batch_indexes： batch indexes for the keypoints and lafs，shape为（NC）