要提高ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征检测的精确度,可以通过调整cv2.ORB_create()函数中的关键参数来实现。以下是一些建议,可以帮助你提高ORB特征检测的精确度: 增加特征点数量(nfeatures): 参数nfeatures指定了要检测的最大特征点数量。增加这个值可以让算法检测更多的特征点,从而可能提高匹配的准确性。
While implementing a CUDA-enabled version of my program, I realized that the patchSize parameter for ORB is limited to a maximum of 59 when using the CUDA-enabled ORB algorithm. No such restriction exists in the CPU version of the algorithm. When I try to use a value of 60 or above, ...
img2 = cv2.imread('matching-image.jpg',0) orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1,None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2,None) bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck = True) matches = bf.match(des1, des2) matches = bf.match(des1, des2)...
39 cv::FlannBasedMatcher flann(cv::makePtr<cv::flann::LshIndexParams>(12, 20, 2)); //这个cv::makePtr<cv::flann::LshIndexParams>(12, 20, 2)就是使FLANN能搭配ORB的参数,默认构造函数指定的是随机KD树算法,只能用于SIFT和SURF 40 for (int i = 0; i < filelist.size(); i++) 41 for ...
我试图从两个不同的图像中提取和匹配特征,但由于某种原因,"detectAndCompute“方法不能在我的orb对象上工作: orb = cv2.ORB_create() kp,角点=orb.detectAndCompute(图像,我没有传递单个灰度图像(函数np.float32(cv2.cvtColor,cv2.COLOR_BGR2GRAY)。由于某些原因,程序返回以下错误:跟踪(最近一次调用):文件"C:...
We will share code in both C++ and Python. We will demonstrate the steps by way of an example in which we will ... Tags: BRISK cv2.cvtColor cv2.DescriptorMatcher_create cv2.drawMatches cv2.findHomography cv2.ORB_create cv2.warpPerspective descriptor image alignment image registration keypoint ...
cv2.ORB_create().detectAndCompute(img1,None)——返回的是数据结构为KeyPoint的数据,和矩阵descriptors。 KeyPoint包含6个子项,pt, angle, response, size, octave, class_id: pt:特征点的坐标,是两个浮点型数据。 angle:关键点方向,浮点型。 response:响应强度,匹配得好不好。
【opencv-图像】ORB算法结合了Fast和Brief算法,提出了构造金字塔,为fast特征点添加了方向,从而使关键点具有了尺度不变性和旋转不变性。 ORB算法API: # 1/3 orb = cv2.xfeatures2d.orb_create(nfeatures) 参数说明: 1.nfeatures:特征点的最大值 返回值:orb对象 # 2/3 利用orb对象的detectAndCompute()来检测...
cv2 库提供了许多图像特征检测函数,例如:`cv2.HoughCircles()`用于检测圆形,`cv2.HoughLines()`用于检测直线,`cv2.ORB_create()`用于创建 ORB 特征点检测器等。 示例代码: ```python import cv2 import numpy as np # 创建 ORB 检测器 orb = cv2.ORB_create() # 读取图像 image = cv2.imread("example....
cv2.ORB_create() kp,des = orb.detectAndCompute(img, None) img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0,255,0), flags=0) plt.imshow(img2) plt.show() 8、 特征匹配 Brute-force匹配的基础:首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行距离测试,最后返回距离...