在更实际的应用中,特征匹配可以用于机器人导航(确定位置),增强现实(叠加图像),或者在监控摄像中识别出重要的事物等。 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...
FLANN 算法 官网:https://www.cs.ubc.ca/paper/flann FLANN github地址:https://github.com/flann-lib/flann 关于算法详情查看:javascript:void(0) 关于特征存储查看:OpenCV—python 角点特征检测之三(FLANN匹配) 关于构造函数查看:htt...
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。 3 根据仿射变化矩阵计算运动轨迹,...
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...
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...
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 ...
FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,它是目前最完整的(近似)最近邻开源库。经典特征描述符(SIFT, SURF,…)通常使用欧几里得距离(或l2范数)进行比较和匹配。由于SIFT和SURF描述符表示邻域中定向梯度(SURF的Haar小波响应)的直方图,因此欧氏距离的替代方法是基于直方图的度量。
首先,和正常一样,我们找到SIFT特征,用比率检测来找最匹配的。 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt MIN_MATCH_COUNT = 10 img1 = cv2.imread('box.png',0) # queryImage img2 = cv2.imread('box_in_scene.png',0) # trainImage ...
goods=[]#选择两个匹配对象中好一些的保存下来 for(m,n)inmatches: ifm.distance < n.distance*0.7: goods.append(m) print('goods',len(goods)) #把找到的匹配特征点保存在goods中,注意单应性矩阵要求最少4个点 iflen(goods) >=4: #把goods中的第一幅图和第二幅图的特征点坐标拿出来(坐标要float32...
删除弱边缘--通过Hassian矩阵特征值实现,小于阈值自动舍弃。 关键点方向指定 求得每一层对应图像的梯度,根据给定的窗口大小 计算每个高斯权重,sigma=scale*1.5, 0-360之间建立36个直方图Bins 找最高峰对应的Bin,大于max*80%的都保留 这样就实现了旋转不变性,提高了匹配时候的稳定性 ...