首先在模板特征点描述符的集合当中找到第一个特征点,然后匹配目标图片的特征点描述符集合当中的所有特征点,匹配方式使用“距离”来衡量,返回“距离”最近的那个。 对于Brute-Force匹配,首先我们要使用cv2.BFMatcher()方法来创建一个BF匹配器的对象。 该方法包含两个可选参数 normType crossCheck normType指定了要使用...
尺度不变特征转换 (SIFT, Scale Invariant Feature Transform)是图像处理领域中的一种局部特征描述算法 Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力 Sift特征匹配算法主要包括两个阶段, Sift特征的生成,即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向...
img2, kp2:从库里匹配的图和特征点 match:匹配好的描述子 import cv2import numpy as np# 读取图片,并转为灰度图img1 = cv2.imread('./image/opencv_search.png')img2 = cv2.imread('./image/opencv_orig.png')gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.CO...
在图像间进行稠密特征匹配时,需要寻找源图像中每个点在目标图像中的对应点,目标图像中的所有点都成为了...
回顾一下,在步骤2.1.1中,我们发现在前一帧中要跟踪的特征点。在步骤2.1.2中,我们使用光流来跟踪特征点。换句话说,我们在当前帧中找到了特征点的位置,并且我们已经知道了前一帧中特征点的位置。因此,我们可以使用这两组特征点来找到将前一帧映射到当前帧的(欧几里德)变换。OpenCV使用函数estimateRigidTransform完成...
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...
使用点特征匹配的视频稳定 步骤1:设置输入和输出视频 步骤2:读取第一帧并将其转换为灰度 步骤3:查找帧之间的运动 步骤4:计算帧之间的平滑运动 步骤5:将平滑的相机运动应用于帧 优点与缺点 优点 缺点 注:本文翻译自博客《Video Stabilization Using Point Feature Matching in OpenCV》。 视频稳定 视频稳定是指用于...
暴力匹配很简单,首先在 模板特征点描述符中找一个特征点,去匹配目标图中所有特征点描述符,匹配使用 距离 来衡量,返回 距离最近的特征点 cv.BFMatcher 创建匹配器,两个参数defcreate(self, normType=None, crossCheck=None): normType:计算距离的方式,缺省条件下为 cv2.NORM_L2 ...
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(&...
高速性,经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求; 可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合; 有关sift、surf、orb和使用请查看博文 针对图像场景的特点,选择不同的特征点,列出之前特征点相关的博文: 《OpenCV开发笔记(六十三):红胖子8分钟带你深入了解SIFT特征点(图文并茂+浅显易懂+程序源码)》 《Op...