关键点定位:在每个候选的位置上,通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。 方向确定:基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键点位置一个或多个方向。所有后面的对图像数据的操作都相对于关键点的方向、尺度和位置进行变换,从而提供对于这些变换的不变性。 关键点描述:在每个关键点周...
它们都继承自 DescriptorMatcher,是基于特征描述符距离的匹配,根据描述符的不同,距离可以是 欧氏距离,也可以是 汉明距 1 暴力匹配 首先,任取图像 A 的一个特征描述符,计算它到图像 B 中所有特征描述符的距离;然后,将所得到的距离进行排序;最后,选择距离最短的特征,作为 A-B 的匹配点 1.1 BFMatcher BFMatcher ...
img2=cv2.resize(ROI,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)# 初始化ORB特征点检测器orb = cv2.ORB_create()# 检测特征点与描述符kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1,None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2,None)# 创建蛮力(BF)匹配器bf = cv2.BFMatcher_create(cv2.NORM_HAMMIN...
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...
1 暴力匹配 首先,任取图像 A 的一个特征描述符,计算它到图像 B 中所有特征描述符的距离;然后,将所得到的距离进行排序;最后,选择距离最短的特征,作为 A-B 的匹配点 1.1 BFMatcher BFMatcher 属于 features2d 模块,继承自 DescriptorMatcher,其 create() 函数如下: static Ptr<BFMatcher> create( int normType...
特征通常是图像中的不同点,描述符给出特征,因此它描述了所考虑的关键点。它提取该点周围的局部邻域,从而创建局部图像块并计算来自该局部块的特征。 3.1 定向梯度直方图(HoG) 在深度学习出现之前,HoG 是对象检测应用中最突出的特征描述符之一。HoG 是一种用于计算图像局部中梯度方向出现的技术。
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。 先建立ORB对象 orb = cv2.ORB_create() 计算特征点与描述子 kp, des = orb.detectAndCompute(img, mask) ...
0. 写在前面 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...
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...
这样每个小区域就有4个值,所以每个特征点就是16*4=64维的向量,相比sift而言,少了一半,这在特征匹配过程中会大大加快匹配速度。 6.结束语 Surf采用Henssian矩阵获取图像局部最值还是十分稳定的,但是在求主方向阶段太过于依赖局部区域像素的梯度方向,有可能使得找到的主方向不准确,后面的特征向量提取以及匹配都严重依...