1.本技术涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种特征匹配方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：2.在行车过程中，经常需要对车辆的行驶里程进行计算，比如，可以采用视觉里程计，将两帧图像中的视觉特征点进行一一配对，从而根据两帧间特征点的偏移推算出车辆位姿变换矩阵。
3.现有技术中，实现特征点匹配的方法主要有两种：一是光流法，光流法是一种基于灰度不变假设的帧间运动描述方法，但灰度不变假设条件对应用场景的限制较多，在现实中很难满足，外部光照、相机曝光等外界因素的变化，都会降低匹配精度；另一种是暴力匹配算法，暴力匹配算法会尝试大量可能的匹配方式，进而从中选择最优匹配，该方法的时间复杂度较高，所需要的计算资源消耗较大。
4.因此，现有技术中将两帧图像进行特征匹配的算法难以在维持较高匹配精度的前提下，实现较小的时间复杂度，导致视觉里程计的应用场景受限，难以满足用户需求。
技术实现要素：5.为解决上述技术问题，本技术示出了一种特征匹配方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中将两帧图像进行特征匹配的算法难以在维持较高匹配精度的前提下，实现较小的时间复杂度，导致视觉里程计的应用场景受限，难以满足用户需求的问题。本公开的技术方案如下：。
6.第一方面，本技术示出了一种特征匹配方法，所述方法包括：
7.获取第一图像中的多个第一特征点及第二图像中的多个第二特征点，所述第一特征点及所述第二特征点均具有特征向量及位置坐标；
8.从所述第一特征点中选择参考特征点；
9.将所述参考特征点的特征向量与所述第二特征点的特征向量进行匹配，确定与所述参考特征点相匹配的匹配特征点；
10.确定所述参考特征点的位置坐标与对应的所述匹配特征点的位置坐标之差，得到偏移量；
11.根据所述偏移量及候选特征点的位置坐标，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，所述候选特征点为除所述参考特征点之外的其他第一特征点；
12.将所述候选特征点的特征向量与所述匹配区域中包括的第二特征点的特征向量进行匹配，确定所述候选特征点相匹配的目标特征点，以实现所述第一图像与所述第二图像的特征匹配。
13.可选的，所述从所述第一特征点中选择参考特征点，包括：
14.将所述第一图像划分为多个预设尺寸的窗口区域；
15.从每个窗口区域中随机选择预设数量的第一特征点，作为参考特征点。
16.可选的，所述确定所述参考特征点的位置坐标与对应的所述匹配特征点的位置坐标之差，得到偏移量，包括：
17.针对每个窗口区域，确定目标参考特征点的位置坐标与对应的所述匹配特征点的位置坐标之差，得到所述窗口区域的窗口偏移量，所述目标参考特征点为所述窗口区域所包括的参考特征点；
18.所述根据所述偏移量及候选特征点的位置坐标，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，包括：
19.针对每个窗口区域，根据所述窗口偏移量及所述窗口区域内候选特征点的位置坐标，确定所述窗口区域内候选特征点在所述第二图像中的匹配区域。
20.可选的，所述根据所述参考偏移量及候选特征点的位置坐标，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，包括：
21.确定所述参考偏移量与候选特征点的位置坐标之和，作为中心坐标；
22.根据所述中心坐标及预设步长，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，所述匹配区域的中心为所述中心坐标，边长为所述预设步长。
23.根据本公开实施例的第二方面，提供一种特征匹配装置，包括：
24.获取单元，被配置为执行获取第一图像中的多个第一特征点及第二图像中的多个第二特征点，所述第一特征点及所述第二特征点均具有特征向量及位置坐标；
25.选择单元，被配置为执行从所述第一特征点中选择参考特征点；
26.第一匹配单元，被配置为执行将所述参考特征点的特征向量与所述第二特征点的特征向量进行匹配，确定与所述参考特征点相匹配的匹配特征点；
27.偏移确定单元，被配置为执行确定所述参考特征点的位置坐标与对应的所述匹配特征点的位置坐标之差，得到偏移量；
28.区域确定单元，被配置为执行根据所述偏移量及候选特征点的位置坐标，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，所述候选特征点为除所述参考特征点之外的其他第一特征点；
29.第二匹配单元，被配置为执行将所述候选特征点的特征向量与所述匹配区域中包括的第二特征点的特征向量进行匹配，确定所述候选特征点相匹配的目标特征点，以实现所述第一图像与所述第二图像的特征匹配。
30.可选的，所述选择单元，被配置为执行：
31.将所述第一图像划分为多个预设尺寸的窗口区域；
32.从每个窗口区域中随机选择预设数量的第一特征点，作为参考特征点。
33.可选的，所述偏移确定单元，被配置为执行：
34.针对每个窗口区域，确定目标参考特征点的位置坐标与对应的所述匹配特征点的位置坐标之差，得到所述窗口区域的窗口偏移量，所述目标参考特征点为所述窗口区域所包括的参考特征点；
35.所述区域确定单元，被配置为执行：
36.针对每个窗口区域，根据所述窗口偏移量及所述窗口区域内候选特征点的位置坐标，确定所述窗口区域内候选特征点在所述第二图像中的匹配区域。
37.可选的，所述第二匹配单元，具体被配置为执行：
38.确定所述参考偏移量与候选特征点的位置坐标之和，作为中心坐标；
39.根据所述中心坐标及预设步长，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，所述匹配区域的中心为所述中心坐标，边长为所述预设步长。
40.根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一项所述的特征匹配方法的步骤。
41.根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的特征匹配方法的步骤。
42.与现有技术相比，本技术包括以下优点：
43.获取第一图像中的多个第一特征点及第二图像中的多个第二特征点，第一特征点及第二特征点均具有特征向量及位置坐标；从第一特征点中选择参考特征点；将参考特征点的特征向量与第二特征点的特征向量进行匹配，确定与参考特征点相匹配的匹配特征点；确定参考特征点的位置坐标与对应的匹配特征点的位置坐标之差，得到偏移量；根据偏移量及候选特征点的位置坐标，确定候选特征点在第二图像中的匹配区域，候选特征点为除参考特征点之外的其他第一特征点；将候选特征点的特征向量与匹配区域中包括的第二特征点的特征向量进行匹配，确定候选特征点相匹配的目标特征点，以实现第一图像与第二图像的特征匹配。
44.这样，基于同一图像中各个特征点的运动相似性，可以认为第一特征点相比于第二图像中所对应的特征点均具有相似的线性运动，那么，根据参考特征点与匹配特征点之间的偏移量，可以在同一方向上搜索其他第一特征点对应的第二特征点，而不需要遍历第一特征点与第二特征点之间的每一种可能的匹配情况，从而大大减少了特征匹配方法的时间复杂度，同时，该方法受外部光照、相机曝光等外界因素的影响较小，应用场景也较为广泛。
附图说明
45.图1是本技术的一种特征匹配方法的步骤流程图；
46.图2是本技术的一种特征匹配方法的过程示意图；
47.图3是本技术的一种特征匹配装置的结构框图；
48.图4是本技术的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
49.为使本技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本技术作进一步详细的说明。
50.需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相
一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
51.参照图1，示出了本技术的一种特征匹配方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
52.在步骤s11中，获取第一图像中的多个第一特征点及第二图像中的多个第二特征点，第一特征点及第二特征点均具有特征向量及位置坐标。
53.在一些场景中，需要对图像帧进行特征匹配，从而确定两帧图像之间的物体位姿变化，比如，在行车过程中，可以将两帧图像中的视觉特征点进行一一配对，从而根据两帧间特征点的偏移推算出车辆位姿变换矩阵。
54.在获取到第一图像及第二图像之后，可以通过对第一图像及第二图像的特征点识别，检测出第一特征点和第二特征点。其中，第一图像及第二图像可以是相邻的图像帧，也可以是间隔预设数量图像帧的两个相近图像帧，具体不做限定，特征点指的是能够在其他含有相同场景或目标的相似图像中以一种相同的或至少非常相似的不变形式表示图像或目标的像素点，也就是说，特征点是图像中具有代表性的点，可以基于特征点对图像中的物体进行分析。具体而言，对特征点的识别可以采取哈尔角点检测算法、sift(scale-invariant feature transform，尺度不变特征变换)特征点检测算法是或关键点定位算法等，本公开对此不做限定。
55.在本公开中，为了便于描述，将需要进行特征匹配的图像帧分别称为第一图像和第二图像，通常，第一图像和第二图像具有相同的尺寸，其中包含了相同的物体，并且均具有多个特征点，分别为第一特征点和第二特征点，每个特征点具有其对应的特征向量及位置坐标，特征向量用于描述该特征点的特征信息，可以采用不同的算子进行计算得到，位置坐标则用于指示该特征点在其所在图像中的位置。
56.其中，第一图像可以表示为i1，第二图像可以表示为i2，第一特征点可以表示为集合第二特征点可以表示为集合第二特征点可以表示为集合n和m分别表示第一特征点和第二特征点的个数，两者可以是相同的，也可以是不同的。
57.在步骤s12中，从第一特征点中选择参考特征点。
58.在本步骤中，可以从第一特征点中选择一部分作为参考特征点，其中，选择的方式可以是从第一图像的不同区域所包括的特征点中按比例选择，比如，将第一图像分为四个区域，每个区域选择十分之一的特征点作为参考特征点，对第一图像的分区方式可以是将其平分为四个区域，也可以根据第一特征点的密度进行切分，使得切分后每个区域包括的第一特征点数量相近；或者，也可以是随机选择预设数量的第一特征点，作为参考特征点；或者，选择位置坐标最接近图像中心的第一特征点，作为参考特征点；等等，具体不做限定。
59.一种实现方式中，从第一特征点中选择参考特征点的步骤，可以包括：将第一图像划分为多个预设尺寸的窗口区域；从每个窗口区域中随机选择预设数量的第一特征点，作为参考特征点。其中，预设尺寸可以是预设固定值，也可以根据计算资源或第一特征点数量确定，预设数量可以为1，也可以根据计算资源或第一特征点数量确定，具体不做限定。
60.也就是说，如果窗口区域的预设尺寸为s*s,第一图像i1的尺寸为宽w*高h，那么，第一图像i1可以划分为m*n个s*s的窗口{wi}，其中
61.这样，将第一图像划分为了多个相同尺寸的窗口区域，在同一窗口区域内的像素之间距离相近，可以认为在同一窗口区域内的第一特征点在第二图像中发生的运动变化也是相似的，因此，参考特征点在第二图像中的变化对于同一窗口区域内的第一特征点具有较强的参考性，从而有利于提高特征匹配的精度。
62.在步骤s13中，将参考特征点的特征向量与第二特征点的特征向量进行匹配，确定与参考特征点相匹配的匹配特征点。
63.在本步骤中，将参考特征点与每个第二特征点依次进行匹配，计算特征向量之间的相似度，将相似度最高的第二特征点作为与参考特征点相匹配的匹配特征点。其中，特征向量之间的相似度包括但不限于欧几里得距离、皮尔逊相关系数以及余弦相似度中的任意一种或多种，具体不做限定。
64.具体而言，若参考特征点表示为与参考特征点相匹配的匹配特征点表示为那么，参考特征点及其相匹配的匹配特征点可以表示为一对锚对
65.在步骤s14中，确定参考特征点的位置坐标与对应的匹配特征点的位置坐标之差，得到偏移量。
66.由前述可知，位置坐标用于指示特征点在其所在图像中的位置，通常包括横坐标和纵坐标，在本步骤中，分别计算参考特征点的横坐标与对应的匹配特征点的横坐标之差，以及参考特征点的纵坐标与对应的匹配特征点的纵坐标之差，就可以得到在横坐标及纵坐标上的偏移量。
67.举例而言，若参考特征点的位置坐标表示为与参考特征点相匹配的匹配特征点的位置坐标表示为那么，偏移量可以表示为
68.另外，在参考特征点具有多个的情况下，可以分别先计算每个参考特征点的位置坐标与对应的匹配特征点的位置坐标之差，然后对求得的差求均值，作为偏移量。
69.一种实现方式中，从第一特征点中选择参考特征点时，先将第一图像划分为多个预设尺寸的窗口区域，然后从每个窗口区域中随机选择预设数量的第一特征点，作为参考特征点。那么，在本步骤中，可以针对每个窗口区域，分别计算偏移量，具体而言，确定参考特征点的位置坐标与对应的匹配特征点的位置坐标之差，得到偏移量的步骤，可以包括：针对每个窗口区域，确定目标参考特征点的位置坐标与对应的匹配特征点的位置坐标之差，得到窗口区域的窗口偏移量，目标参考特征点为窗口区域所包括的参考特征点。
70.也就是说，每个窗口区域的窗口偏移量可能是不同的，可以理解，距离相近的特征点在第二图像中发生的运动变化是相似的，而距离较远的特征点在第二图像中发生的运动变化可能有较大差异，因此，将处于第一图像中不同位置的第一特征点基于对应窗口的窗口偏移量确定相匹配的第二特征点，相比于基于第一图像全局计算偏移量的方式，得到的特征匹配结果更为精确。
71.在步骤s15中，根据偏移量及候选特征点的位置坐标，确定候选特征点在第二图像
中的匹配区域，候选特征点为除参考特征点之外的其他第一特征点。
72.在本步骤中，将偏移量与候选特征点的位置坐标相加，可以得到候选特征点与参考特征点经过相同的偏移运动后，在第二图像中所处的位置，而候选特征点与参考特征点的运动具有相似性，那么，就可以确定与候选特征点相匹配的第二特征点所在的大致区域，也就是候选特征点在第二图像中的匹配区域。
73.一种实现方式中，根据参考偏移量及候选特征点的位置坐标，确定候选特征点在第二图像中的匹配区域的步骤，可以包括：先确定参考偏移量与候选特征点的位置坐标之和，作为中心坐标；然后，根据中心坐标及预设步长，确定候选特征点在第二图像中的匹配区域，匹配区域的中心为中心坐标，边长为预设步长。
74.举例而言，如果预设步长为3，候选特征点表示为其位置坐标表示为那么，延续上述例子，偏移量表示为(δx,δy)，则中心坐标表示为可以将第二图像i2中以为中心的尺寸为3*3的窗口作为匹配区域。
75.或者，如果参考特征点有多个，得到的偏移量也不同，那么，可以计算多个偏移量的均值，再将偏移量均值与候选特征点的位置坐标之和作为中心坐标；或者，还可以从多个偏移量中确定最大偏移量及最小偏移量，再分别确定最大偏移量及最小偏移量与候选特征点的位置坐标之和对应的坐标，根据得到的坐标确定对应的椭圆区域，作为匹配区域，等等，具体不做限定。
76.在本公开中，若将第一图像划分为多个预设尺寸的窗口区域，从每个窗口区域中随机选择预设数量的第一特征点，作为参考特征点，并针对每个窗口区域，分别计算偏移量，那么，根据偏移量及候选特征点的位置坐标，确定候选特征点在第二图像中的匹配区域的步骤，可以包括：针对每个窗口区域，根据窗口偏移量及窗口区域内候选特征点的位置坐标，确定窗口区域内候选特征点在第二图像中的匹配区域。
77.也就是说，每个窗口分别确定其对应的窗口偏移量，进而，在同一窗口区域内的第一特征点，基于相同的窗口偏移量确定其在第二图像中的匹配区域，这样，可以充分利用局部区域的运动相似性，减少距离较远的特征点之间的运动差异对特征匹配结果带来的误差，进一步提高特征匹配的精确度。
78.在步骤s16中，将候选特征点的特征向量与匹配区域中包括的第二特征点的特征向量进行匹配，确定候选特征点相匹配的目标特征点，以实现第一图像与第二图像的特征匹配。
79.在本步骤中，将候选特征点与匹配区域中包括的每个第二特征点依次进行匹配，计算特征向量之间的相似度，将相似度最高的第二特征点作为与候选特征点相匹配的目标特征点。其中，特征向量之间的相似度包括但不限于欧几里得距离、皮尔逊相关系数以及余弦相似度中的任意一种或多种，具体不做限定。
80.这样，第一图像与第二图像实现特征匹配之后，可以得到多个锚对，每个锚对包括一个第一特征点及其对应的第二特征点，其中，锚对的数量可以与第一特征点的数量相同，也可以小于第一特征点的数量，具体根据实际情况确定。
81.如图2所示，为本方案的一种特征匹配方法的过程示意图。具体而言，该方法包括如下过程：
82.首先，可以通过行车记录仪等设备获取第一图像i1及第二图像i2，并将第一图像i1分割成m*n个s*s的窗口{wi}，其中，第一特征点可以表示为集合第二特征点可以表示为集合n和m分别表示第一特征点和第二特征点的个数。
83.然后，对每个窗口{wi}进行如下操作：
84.从集合p1中随机选择一个在该窗口中的特征点作为参考特征点，并确定在集合p2中相匹配的特征点作为匹配特征点，得到锚对计算该窗口的窗口偏移量其中，为在i1中的位置坐标，为在i2中的位置坐标；遍历该窗口中其他的候选特征点根据窗口偏移量(δx,δy)确定其在i2中的匹配区域，比如可以是i2中附近3*3的区域，其中，为在i1中的位置坐标，并在匹配区域所包括的第二特征点中寻找对应的目标特征点，从而得到该窗口包括的锚对。
85.进而，重复上述步骤，遍历所有窗口，得到所有窗口包括的锚对，也就是第一图像与第二图像的特征匹配结果。
86.由以上可见，本公开的实施例提供的技术方案，基于同一图像中各个特征点的运动相似性，可以认为第一特征点相比于第二图像中所对应的特征点均具有相似的线性运动，那么，根据参考特征点与匹配特征点之间的偏移量，可以在同一方向上搜索其他第一特征点对应的第二特征点，而不需要遍历第一特征点与第二特征点之间的每一种可能的匹配情况，从而大大减少了特征匹配方法的时间复杂度，同时，该方法受外部光照、相机曝光等外界因素的影响较小，应用场景也较为广泛。而且，该方法硬件方面只依赖单目项目，成本上远低于双目相机、rgb-d相机及激光雷达，关于相机位置参数，该方法则只依赖相对于路面的高度，不依赖水平的两个分量，实现条件更容易满足。
87.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作并不一定是本技术所必须的。
88.参照图3，示出了本技术的一种特征匹配装置的结构框图，该装置具体可以包括如下模块：
89.获取单元201，被配置为执行获取第一图像中的多个第一特征点及第二图像中的多个第二特征点，所述第一特征点及所述第二特征点均具有特征向量及位置坐标；
90.选择单元202，被配置为执行从所述第一特征点中选择参考特征点；
91.第一匹配单元203，被配置为执行将所述参考特征点的特征向量与所述第二特征点的特征向量进行匹配，确定与所述参考特征点相匹配的匹配特征点；
92.偏移确定单元204，被配置为执行确定所述参考特征点的位置坐标与对应的所述匹配特征点的位置坐标之差，得到偏移量；
93.区域确定单元205，被配置为执行根据所述偏移量及候选特征点的位置坐标，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，所述候选特征点为除所述参考特征点之外的其他第一特征点；
94.第二匹配单元206，被配置为执行将所述候选特征点的特征向量与所述匹配区域中包括的第二特征点的特征向量进行匹配，确定所述候选特征点相匹配的目标特征点，以实现所述第一图像与所述第二图像的特征匹配。
95.一种实现方式中，所述选择单元202，被配置为执行：
96.将所述第一图像划分为多个预设尺寸的窗口区域；
97.从每个窗口区域中随机选择预设数量的第一特征点，作为参考特征点。
98.一种实现方式中，所述偏移确定单元204，被配置为执行：
99.针对每个窗口区域，确定目标参考特征点的位置坐标与对应的所述匹配特征点的位置坐标之差，得到所述窗口区域的窗口偏移量，所述目标参考特征点为所述窗口区域所包括的参考特征点；
100.所述区域确定单元205，被配置为执行：
101.针对每个窗口区域，根据所述窗口偏移量及所述窗口区域内候选特征点的位置坐标，确定所述窗口区域内候选特征点在所述第二图像中的匹配区域。
102.一种实现方式中，所述第二匹配单元206，具体被配置为执行：
103.确定所述参考偏移量与候选特征点的位置坐标之和，作为中心坐标；
104.根据所述中心坐标及预设步长，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，所述匹配区域的中心为所述中心坐标，边长为所述预设步长。
105.由以上可见，本公开的实施例提供的技术方案，基于同一图像中各个特征点的运动相似性，可以认为第一特征点相比于第二图像中所对应的特征点均具有相似的线性运动，那么，根据参考特征点与匹配特征点之间的偏移量，可以在同一方向上搜索其他第一特征点对应的第二特征点，而不需要遍历第一特征点与第二特征点之间的每一种可能的匹配情况，从而大大减少了特征匹配方法的时间复杂度，同时，该方法受外部光照、相机曝光等外界因素的影响较小，应用场景也较为广泛。
106.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
107.图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
108.在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由电子设备的处理器执行以完成上述方法。可选地，计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光音频播放设备等。
109.在示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机实现上述特征匹配的方法。
110.由以上可见，本公开的实施例提供的技术方案，基于同一图像中各个特征点的运动相似性，可以认为第一特征点相比于第二图像中所对应的特征点均具有相似的线性运动，那么，根据参考特征点与匹配特征点之间的偏移量，可以在同一方向上搜索其他第一特征点对应的第二特征点，而不需要遍历第一特征点与第二特征点之间的每一种可能的匹配情况，从而大大减少了特征匹配方法的时间复杂度，同时，该方法受外部光照、相机曝光等
外界因素的影响较小，应用场景也较为广泛。
111.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
112.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
113.本技术是参照根据本技术的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
114.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
115.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
116.尽管已描述了本技术的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本技术范围的所有变更和修改。
117.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
118.以上对本技术所提供的一种特征匹配方法、装置、电子设备及存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。
技术特征：1.一种特征匹配方法，其特征在于，包括：获取第一图像中的多个第一特征点及第二图像中的多个第二特征点，所述第一特征点及所述第二特征点均具有特征向量及位置坐标；从所述第一特征点中选择参考特征点；将所述参考特征点的特征向量与所述第二特征点的特征向量进行匹配，确定与所述参考特征点相匹配的匹配特征点；确定所述参考特征点的位置坐标与对应的所述匹配特征点的位置坐标之差，得到偏移量；根据所述偏移量及候选特征点的位置坐标，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，所述候选特征点为除所述参考特征点之外的其他第一特征点；将所述候选特征点的特征向量与所述匹配区域中包括的第二特征点的特征向量进行匹配，确定所述候选特征点相匹配的目标特征点，以实现所述第一图像与所述第二图像的特征匹配。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述第一特征点中选择参考特征点，包括：将所述第一图像划分为多个预设尺寸的窗口区域；从每个窗口区域中随机选择预设数量的第一特征点，作为参考特征点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述参考特征点的位置坐标与对应的所述匹配特征点的位置坐标之差，得到偏移量，包括：针对每个窗口区域，确定目标参考特征点的位置坐标与对应的所述匹配特征点的位置坐标之差，得到所述窗口区域的窗口偏移量，所述目标参考特征点为所述窗口区域所包括的参考特征点；所述根据所述偏移量及候选特征点的位置坐标，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，包括：针对每个窗口区域，根据所述窗口偏移量及所述窗口区域内候选特征点的位置坐标，确定所述窗口区域内候选特征点在所述第二图像中的匹配区域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考偏移量及候选特征点的位置坐标，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，包括：确定所述参考偏移量与候选特征点的位置坐标之和，作为中心坐标；根据所述中心坐标及预设步长，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，所述匹配区域的中心为所述中心坐标，边长为所述预设步长。5.一种特征匹配装置，其特征在于，包括：获取单元，被配置为执行获取第一图像中的多个第一特征点及第二图像中的多个第二特征点，所述第一特征点及所述第二特征点均具有特征向量及位置坐标；选择单元，被配置为执行从所述第一特征点中选择参考特征点；第一匹配单元，被配置为执行将所述参考特征点的特征向量与所述第二特征点的特征向量进行匹配，确定与所述参考特征点相匹配的匹配特征点；偏移确定单元，被配置为执行确定所述参考特征点的位置坐标与对应的所述匹配特征点的位置坐标之差，得到偏移量；
区域确定单元，被配置为执行根据所述偏移量及候选特征点的位置坐标，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，所述候选特征点为除所述参考特征点之外的其他第一特征点；第二匹配单元，被配置为执行将所述候选特征点的特征向量与所述匹配区域中包括的第二特征点的特征向量进行匹配，确定所述候选特征点相匹配的目标特征点，以实现所述第一图像与所述第二图像的特征匹配。6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述选择单元，被配置为执行：将所述第一图像划分为多个预设尺寸的窗口区域；从每个窗口区域中随机选择预设数量的第一特征点，作为参考特征点。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述偏移确定单元，被配置为执行：针对每个窗口区域，确定目标参考特征点的位置坐标与对应的所述匹配特征点的位置坐标之差，得到所述窗口区域的窗口偏移量，所述目标参考特征点为所述窗口区域所包括的参考特征点；所述区域确定单元，被配置为执行：针对每个窗口区域，根据所述窗口偏移量及所述窗口区域内候选特征点的位置坐标，确定所述窗口区域内候选特征点在所述第二图像中的匹配区域。8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二匹配单元，具体被配置为执行：确定所述参考偏移量与候选特征点的位置坐标之和，作为中心坐标；根据所述中心坐标及预设步长，确定所述候选特征点在所述第二图像中的匹配区域，所述匹配区域的中心为所述中心坐标，边长为所述预设步长。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的特征匹配方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的特征匹配方法的步骤。
技术总结本申请提供了一种特征匹配方法，包括：获取第一图像中的多个第一特征点及第二图像中的多个第二特征点；从第一特征点中选择参考特征点；将参考特征点的特征向量与第二特征点的特征向量进行匹配，确定匹配特征点；确定参考特征点的位置坐标与对应的匹配特征点的位置坐标之差，得到偏移量；根据偏移量及候选特征点的位置坐标，确定候选特征点在第二图像中的匹配区域，候选特征点为除参考特征点之外的其他第一特征点；将候选特征点的特征向量与匹配区域中包括的第二特征点的特征向量进行匹配，确定目标特征点。这样，可以在同一方向上搜索其他第一特征点对应的第二特征点，减少了特征匹配方法的时间复杂度，同时受外界因素的影响较小。较小。较小。
技术研发人员：王建国 刘祥
受保护的技术使用者：合众新能源汽车有限公司
技术研发日：2022.07.11
技术公布日：2022/11/1
