ORB_create() detector.setEdgeThreshold(edgeThreshold) detector.setMaxFeatures(nFeatures) detector.setNLevels(nLevels) detector.setPatchSize(patchSize) else: detector = cv2.ORB() detector.setInt('edgeThreshold', edgeThreshold) detector.setInt('nFeatures', nFeatures) detector.setInt('nLevels', ...
问Python cv2 ORB检测并计算返回“输入图像中的无效通道数”EN#ORB算法推导 ORB采用FAST （features from accelerated segment test） 算法来检测特征点。FAST核心思想就是找出那些卓尔不群的点，即拿一个点跟它周围的点比较，如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。 首先来做几个定义： U ...
# ORB算法,效率好于上面的大多角点检测算法 # SIFT、SURF是有专利保护,orb是fast和brief结合体 img=cv2.imread('g3.jpg') # 灰度图 img=cv2.resize(img,(1000,600)) img1=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) orb=cv2.ORB_create() kp=orb.detect(img1,None) kp,des=orb.compute(img1,kp) prin...
fast = cv2.FastFeatureDetector_create(threshold=30) # 关闭非极值抑制 fast.setNonmaxSuppression(0) # 关键点检测 kp = fast.detect(img, None) 关闭非极值抑制 48.ORB算法 【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。