从场景图像上得到特征匹配图像的四点坐标:详情请查看 函数介绍:findHomography有三个重载函数,这里只说明一个 Mat InputArraysrcPoints, 特征点集合,一般是来自目标图像 InputArraydstPoints, 特征点集合,一般是来自场景图像 intmethod = 0, 配准方法,支持有四种方法(如下) doubleransacReprojThreshold = ...
简单说就是我们在一组图像里找一个目标的某个部分的位置。 我们可以使用一个calib3d模块里的函数,cv2.findHomography().如果我们传了两个图像里的点集合,它会找到那个目标的透视转换。然后我们可以使用cv2.perspectiveTransform()来找目标,它需要至少4个正确的点来找变换。 我们看过可能会有一些匹配是的错误而影响结...
前面已经学习特征查找和对应匹配,接着下来在特征匹配之后,再使用findHomography函数来找出对应图像的投影矩阵。首先使用一个查询图片,然后在另外一张图片里找到目标对象,其实就是想在图片里查找所需要目标的一部分区域。为了实现这样的功能,需要使用calib3d库里的一个函数cv.findHomography(),把从两张图片里找到的特征点当...
从上面的代码可以看见,用OpenCV来做特征提取匹配相当简便,出去读图和显示结果的代码,真正核心的部分只有3段代码,分别是检测关键点,提取描述向量和特征匹配,一共只有11行代码。 在我的示例代码中,使用的是SURF特征,而在OpenCV中,实现了很多种特征,如SIFT,FAST等,这些特征的实现各不相同,但是都是从一个公共抽象基类派...
特征匹配的过程简单来说分为几步: 计算特征点的描述符:这一步通常在特征检测阶段完成,得到每个特征点的数值信息(描述符),这些信息用来描述特征点周围的区域,是匹配过程中用来比较的。 特征点之间的相似度计算:把两幅图像中的特征描述符进行比较,看看哪些是相类似的。常用的比较方法包括欧几里得距离(类似两点间直线距...
干货| 基于特征的图像配准用于缺陷检测 编程算法opencv 经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等,这三种方法在OpenCV里面都已实现。SURF基本就是SIFT的全面升级版,有 SURF基本就不用考虑SIFT,而ORB的强点在于计算时间,以下具体比较: OpenCV学堂 2020-03-18 2.8K0 ubuntu16.0.4 opencv4.0.0 GPU 版本的 SURF c++c#...
C++ OpenCV特征提取之Harris角点检测 简介 算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动,比较滑动前与滑动后两种情况,窗口中的像素灰度变化程度,如果存在任意方向上的滑动,都有着较大灰度变化,那么我们可以认为该窗口中存在角点。 关于角点的应用在图像处理上比较广泛,如图像匹配(FPM特征点匹配)、相机...
在这篇文章中,我们将学习如何使用OpenCV执行基于特征的图像对齐。我们将使用移动电话拍摄的表格的照片与表格的模板对齐。我们将使用的技术通常被称为“基于特征图像对齐”,因为在该技术中,在一个图像中检测稀疏的特征集并且在另一图像中进行特征匹配。然后基于这些匹配特征将原图像映射到另一个图像,实现图像对齐。如下...
特征点通常由 关键点 和 描述子组成 例如SIFT特征点 ORB特征点 都需要先计算关键点坐标 然后计算描述子 让计算机可以在远近,清晰模糊都可以认出尺度空间:高斯滤波 清糊 多分辨率图像金字塔 远近 因为特征点种类繁多 但几乎每一类特征点都涉及了 关键点 和 描述子的计算 ...
main.cpp intmain(){vector<KeyPoint>keypoints1,keypoints2;Matimg1,img2,descriptors1,descriptors2;intnumFeatures=500;//特征点最大个数intnumlines=50;//前20个匹配最好的点stringpath1="1.jpg";//图片1stringpath2="2.jpg";//图片2getDescriptors(numFeatures,path1,keypoints1,descriptors1,img1);...