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...
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('c:\\haitun.png')cv.imsho...
std::cout << "图1特征点检测耗时(ms):" << tkpt << std::endl; std::cout << "图1特征描述符耗时(ms):" << tdes << std::endl; std::cout << "BF特征匹配耗时(ms):" << tmatch_bf << std::endl; std::cout << "KNN-NNDR特征匹配耗时(ms):" << tmatch_knn << std::endl; ...
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);...
OpenCV在新版本中把很多C语言的代码都重新整理成了C++代码,让我们在使用的时候更加方便灵活。其中对于特征点的提取和匹配,充分体现了C++的强大。下面直接用例子来说明。假设我们有两幅图:1.bmp和2.bmp,要从中提取体征点并匹配,代码如下: // Load image from file ...
OpenCV中特征点提取和匹配的通用方法 OpenCV在新版本中把很多C语言的代码都重新整理成了C++代码，让我们在使用的时候更加方便灵活。其中对于特征点的提取和匹配，充分体现了C++的强大。下面直接用例子来说明。假设我们有两幅图：1.bmp和2.bmp，要从中提取体征点并匹配，代码如下： //Loadimagefromfile IplImage*...
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...
在OpenCV中,特征点匹配的类主要是cv::DescriptorMatcher。DescriptorMatcher是一个抽象基类,用于特征点描述子之间的匹配操作。 DescriptorMatcher类有以下常用方法和函数 1.match():对两组特征描述子进行匹配,返回匹配结果(DMatch对象的向量)。 void cv::DescriptorMatcher::match ( InputArray queryDescriptors, ...
1.Brute-Force匹配 Brute-Force匹配又称蛮力匹配, 将一组特征点中的每一个特征点描述符与另一组的最接近的特征点描述符匹配。 下面介绍OpenCv中的使用流程: 1.1创建BFMatcher对象 retval = cv.BFMatcher_create([, normType[, crossCheck]]) ,参数详解如下 ...
1.2使用点特征匹配的视频稳定 该方法涉及跟踪两个连续帧之间的一些特征点。跟踪的特征允许我们估计帧之间的运动并对其进行补偿。下面的流程图显示了算法基本步骤。 1 获取多帧视频图像,获取图像角点(特征点); 2 光流法跟踪角点;根据前后两张图像角点变化得到表示运动的仿射变化矩阵。