图像特征点匹配C代码 #include"opencv2/core/core.hpp"#include"highgui.h"#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include"opencv2/features2d/features2d.hpp"#include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp"#include"opencv2/legacy/legacy.hpp"usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char** argv) {//...
harris特征在算法复杂性上比较高,在大的复杂的目标识别或匹配应用上效率不能满足要求,OpenCV提供了一个快速检测角点的类FastFeatureDetector,而实际上FAST并不是快的意思,而是Features from Accelerated Segment Test,但这个算法效率确实比较高,下面我们来看看这个类的用法。 OpenCV里为角点检测提供了统一的接口,通过类下面...
如果我们传入一组两个图像对应的点集,它会自动找到对应透视变换的目标对象。然后我们可以使用cv2.perspectiveTransform() 函数来找到对应目标。参数至少需要四个正确的对应点来找到这个变换。 我们会看到在匹配的过程中,可能出现一些误差,这些误差可能会影响结果。为了解决这个问题,算法使用了RANSAC(随机抽样一致算法)或者LE...
理解:运用opencv里面的函数来求出特征点所对应在空间中的位置,需要知道参考帧帧特征点在归一化平面上的点的集合、当前帧特征点归一化平面上点的集合、参考帧的位姿和当前帧的位姿输出为匹配点对对应的特征在空间中的位置。 //展示点云 理解:用点云PointCloud这个数据结果构建对象,里面存放的是点PointXYZRGB这个数据...
//opencv里面有ORB这个数据类型 构造函数:Ptr<ORB> orb = ORB::create(); 传入的参数: int nfeatures = 500; //保留下来特征点数量默认为500 float scaleFactor = 1.2f; //构造图像金字塔的尺度因子默认为1.2 int nlevels= 8; //构造图像金字塔层数默认为8层; ...
此外,匹配效果也有所提高。比如下图所示: PS:两种匹配方法我已经上传到github上的特征匹配模块中,欢迎参考。 参考资料: 1.OpenCV探索之路(二十三):特征检测和特征匹配方法汇总; 2.FLANN特征匹配; 3.OpenCV——KD Tree; 4.OpenCV的最近邻开源库FLANN;
主要特点 跨平台:OpenCV支持多种操作系统,包括但不限于Windows、Linux、macOS、Android和iOS,确保代码能够在不同平台上无缝运行。 丰富的功能:库中包含了数千个优化过的函数,涵盖了计算机视觉领域的诸多方面,如图像处理(滤波、形态学操作、色彩空间转换等)、特征检测与描述(如SIFT、SURF、ORB等)、物体识别与检测(如...
本文将介绍C语言中常用的物体识别和图像分类算法,包括特征提取、机器学习和深度学习等方面的内容。 一、特征提取 特征提取是物体识别和图像分类中的一个关键步骤。在C语言中,可以使用各种图像处理库来实现特征提取,例如OpenCV和ImageMagick。这些库提供了丰富的函数和算法,可用于图像预处理、边缘检测、颜色分析等操作,...
65. 使用特征匹配法融合两张图像。 十四、图像序列分析题 66. 对视频序列中的每一帧进行光流计算。 67. 使用光流分析检测视频中的运动轨迹。 68. 分析视频序列中的运动模式。 69. 使用光流分析进行视频压缩。 70. 使用光流分析进行视频跟踪。 OpenCV 练习题(续) 十五、图像序列处理高级题 71. 对视频序列进行帧...
3、基于模板匹配的方法 使用Opencv库中模板匹配函数matchTemplate,将目标点当作模板,在图像中匹配出所有符合模板的位置。 代码如下, importcv2 img = cv2.imread('image.jpg') temp_red = cv2.imread('red.jpg') temp_green = cv2.imread('green.jpg')# 使用模板匹配函数,找到符合条件的位置res_red = cv2....