数据类型: < cv2.KeyPoint 000002866DF07FC0> 关键点坐标: (2.471895694732666, 537.9429931640625) 邻域直径: 2.4969594478607178 cv2.DMatch是opencv中匹配函数(例如:knnMatch)返回的用于匹配关键点描述符的类,这个DMatch对象具有下列属性: DMatch.distance-描述符之间的距离。越小越好。 DMatch.trainIdx- 目标图像中描...
Opencv中KeyPoint类中的默认构造函数如下: CV_WRAP KeyPoint() : pt(0,0), size(0), angle(-1), response(0), octave(0), class_id(-1) {} 现分析各项属性 pt(x,y):关键点的点坐标; size():该关键点邻域直径大小; angle:角度,表示关键点的方向,值为[零,三百六十),负值表示不使用。 response:...
分析opencv中keypoint数据结构的相关信息,找到opencv的document(http://docs.opencv.org/java/org/opencv/features2d/KeyPoint.html)。可以看到KeyPoint这数据结构中有如下数据结构: angle:角度,表示关键点的方向,通过Lowe大神的论文可以知道,为了保证方向不变形,SIFT算法通过对关键点周围邻域进行梯度运算,求得该点方向。
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您可以使用: import numpy as np pts = np.float([key_point.pt for key_point in kp]).reshape(-1, 1, 2) pts 将是关键点的 array。 原文由 Francesco Nazzaro 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2 个回答
本章将向您展示如何为 Android 智能手机和平板电脑编写一些图像处理过滤器，该过滤器首先针对台式机（使用...
point;vector<KeyPoint> right_key_point;p_left_keypoint.push_back(left_key_point[ result_match[i].queryIdx ].pt);p_right_keypoint.push_back(right_key_point[ result_match[i].trainIdx ].pt);left_key_point和right_key_point是通过算子得到的左右影像的特征点。希望能够帮到你。
opencv中keypoint类,DMatch类 opencv文档里有keypoint类介绍。 各项属性: pt(x,y):关键点的点坐标;关键点的x坐标=keypoints_curr_[i].pt.x,关键点的y坐标=keypoints_curr_[i].pt.y size():该关键点邻域直径大小; angle:角度,表示关键点的方向,值为[零,三百六十),负值表示不使用。
我尝试使用以下代码: {代码...} (点是 cv2.keyPoint 的类型)它给我错误说 cv2.keyPoint 没有属性 ‘x’ 原文由 mengmengxyz 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议
std::vector<Point2f> p_left_keypoint;std::vector<Point2f> p_right_keypoint;vector<KeyPoint> ...