暴力匹配器使用描述符进行特征比较。在比较时,暴力匹配器首先在查询描述符中取一个关键点的描述符,将其与训练描述符中的所有关键点描述符进行比较,每次比较后会给出一个距离值,距离最小的值对应最佳匹配结果。 所有描述符比较完后,匹配器返回匹配结果列表。 OpenCV的 cv2.BFMatcher_create()函数用于创建暴力匹配器,...
print('queryIdx:',match[2].queryIdx)#第一幅图的匹配的第三个特征点的索引 print('zuobiao1:',kp1[match[2].queryIdx].pt)##第一幅图的匹配的第三个特征点的坐标 print('trainIdx:',match[2].trainIdx)#第二幅图的匹配的第三个特征点的索引 print('zuobiao2:',kp2[match[2].trainIdx].pt)##第二...
在OpenCV中,使用SURF进行特征点描述主要是使用drawMatches 方法和BruteForceMatcher类。 1.1 drawMatches()函数 drawMatches用于绘制出相匹配的两个图像的关键点,该函数有两个函数原型。 void drawMatches( const Mat& img1, const vector<KeyPoint>& keypoints1, const Mat& img2, const vector<KeyPoint>& keypoints...
如果将这两幅图像中的特征点集传给这个函数,他就会找到这个对象的透视图变换。然后我们就可以使用函数 cv2.perspectiveTransform() 找到这个对象了。至少要 4 个正确的点才能找到这种变换。 我们已经知道在匹配过程可能会有一些错误,而这些错误会影响最终结果。为了解决这个问题,算法使用 RANSAC 和 LEAST_MEDIAN(可以通...
现在,我们使用OpenCV库来做一个简单的特征匹配的示例。假设你已经安装了Python和OpenCV库。 首先,引入必要的库和模块: import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 现在读取你的两幅图像: img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ...
特征点匹配是计算机视觉领域中非常关键和基础的技术之一。本文将介绍Python和OpenCV中常用的特征点匹配算法。 一、SIFT算法 尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)是一种用于提取图像局部特征的算法。它能够在不同尺度和旋转角度上找到关键点,并且对图像的缩放、旋转保持不变性。SIFT算法主要分为四个...
opencv中的特征匹配 我们先来认识一下上面用到的函数或者类。 上面是两种特征匹配和描述算子的用法。匹配器: k是我们可以指定的参数。还有画出匹配结果的函数(knn的也在下面): matchcolor是线的颜色,如果给-1就会产生随机的颜色。 好的,然后我们看一个例子,虽然官方用的是SURF和ORB,不过我就用这一讲的BRISK和...
opencv3 python3 win7环境 方法/步骤 1 有了surf和sfit前提，特征点匹配就有基础。opencv提供了BFMatcher和FlannBasedMatcher两种方法进行匹配，本文先介绍BFMatcher。BFMatcher：所有可能的匹配，寻找最佳。FlannBasedMatcher：最近邻近似匹配，不是最佳匹配。代码片段：导入图片，其中是翻转过的图片imageA = cv.imread(&...
注意:此算法由于付费的缘由,需要使用3.4.2.17版本的opencv库 6.ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF) 其中FAST用于特征检测,BRIEF是对已检测到的特征点进行描述,它加快了特征描述符的建立速度,同时也极大降低了特征匹配的时间。 ORB的优势在于:速度快,可用于实时监测;免费。