1 # coding:utf-8bf暴力匹配: 2 3 import cv2 4 5 """ 6 orb特征检测和匹配 7 两幅图片分别是 乐队的logo 和包含该logo的专辑封面 8 利用orb进行检测后进行匹配两幅图片中的logo 9 10 """ 11 # 按照灰度图像的方式读入两幅图片 12 img1 = cv2.imread("../data/logo1.png", cv2.IMREAD_GRAYSC...
searchParams= dict(checks=50) flann=cv2.FlannBasedMatcher(indexParams, searchParams)#进行匹配matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)#准备空的掩膜 画好的匹配项matchesMask = [[0, 0]foriinrange(len(matches))]fori, (m, n)inenumerate(matches):ifm.distance < 0.7*n.distance: matchesMask[...
2. 创建索引:调用BFMatcher对象的knnMatch(方法,传入两组特征描述子和最近邻数k,方法将返回最佳匹配的特征点对。 3. 绘制匹配结果:使用cv2.drawMatchesKnn(方法绘制匹配结果,传入原始图像和两组特征点。 以上是关于Python OpenCV3中基于ORB的特征检测和BF暴力匹配、FLANN匹配的介绍。通过使用这些技术,可以在图像中找到...
bf.match(des1, des2)1 对 1 匹配 bf.knnMatch(des1, des2, k=2)k对最佳匹配,此处是1个点最多可以跟2个点匹配 import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread('box.png', 0) img2 = cv2.imread('box_in_scene.png', 0) def cv_show(name,img): cv2.imshow(name, img) cv2.waitKey...
knnMatch( des1, des2, k=2 ) # another option is https://github.com/MagicLeapResearch/SuperPointPretrainedNetwork/blob/master/demo_superpoint.py#L309 except Exception as e: logging.error(traceback.format_exception(*sys.exc_info())) return None, None # store all the good matches as per ...
python 单双数归类 python归类方法 常见几种排序的算法: 归并排序 归并排序也称合并排序,是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题,将每个小问题解决,然后合并。 具体的归并排序就是,将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项,一个元素就是已经排好序的了。然后将这些有序的子元素进行...
matches= matcher.knnMatch(desc1, desc2, k=2)#lowe‘s过滤good =[]form, ninmatches:ifm.distance < 0.7 *n.distance: good.append(m) ratio1= len(good) /len(matches)print('匹配率1', ratio1)#ransac 随机抽样一直过滤min_match_count = 10#ransac阈值,期望匹配的好点最低数目 (根据项目判断)in...
代码基于python实现,如下所示 import cv2import timeimport numpy as npimport osclassStable:# 处理视频文件路径__video_path = None# surf 特征提取__surf = {# surf算法'surf': None,# 提取的特征点'kp': None,# 描述符'des': None,# 过滤后的特征模板'temp...