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 = ...
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...
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 IplImage *pLeftImage = cvLoadImage('1.bmp',...
特征匹配首先是需要获得特征点。通过特征检测算法,获得特征点后利用匹配器,或是计算汉明距离或是计算余弦距离,将两个图上的点连接在一起。 看笔者往期文章浅谈OpenCV的多对象匹配透明图像的实现,以及如何匹配半透明控件,在这篇文章中用的是SURF算法。但是这个算法并不支持角度不变性。
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...
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*pLeftImage=cvLoadImage("1.bmp",CV...
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, ...
1.2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。
importnumpy as np#getPerspectiveTransform(src,dst)获取矩阵,需要原图四个坐标点,变换后的对应四个坐标点。warpPerspective透视变换 img_book=cv2.imread('./book_cv.jpg') h,w,c=img_book.shape src=np.float32([[308,207],[62,424],[304,617],[522,319]])#用微信截图来确定roi区域的四个角的坐标...