1)CvPoint:表示一个坐标为整数的二维点,是一个包含integer类型成员x和y的简单结构体。 typedef struct CvPoint { int x;//图像中点的x坐标 int y;//图像中点的y坐标 }CvPoint; 1. 2. 3. 4. 5. 给结构体CvPoint取别名,以后可以直接用CvPoint来命名变量,每个变量包含两个数据坐标。 函数原型: CV_INL...
CV_OUT std::vector<std::vector<KeyPoint> >& keypoints, InputArrayOfArrays masks=noArray() ); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 第二个方法,可以检测多个图像的关键点。 drawKeypoints void cv::drawKeypoints( InputArray image, const std::vector< KeyPoint > & keypoints, InputOutputArray outImage, con...
pt.x = row; keyPoint.pt.y = col; keyPoints.push_back(keyPoint); } } } drawKeypoints(img, keyPoints, img); imshow("系数矩阵", harrisn); imshow("img", img); waitKey(0); exit(0); return 0; } 运行结果: 二、Shi-Tomas角点检测 在上一节中介绍的Harris角点计算方法中,最后我们...
opencv中keypoint数据结构分析 opencv中keypoint数据结构分析 angle：⾓度，表⽰关键点的⽅向，通过Lowe⼤神的论⽂可以知道，为了保证⽅向不变形，SIFT算法通过对关键点周围邻域进⾏梯度运算，求得该点⽅向。-1为初值。class_id：当要对图⽚进⾏分类时，我们可以⽤class_id对每个特征点进⾏区分...
Ptr<SIFT> detector = SIFT::create(122); vector<KeyPoint> KeyPoints; detector->detect(src, KeyPoints); Mat ImagePoint= src.clone(); drawKeypoints(ImagePoint, KeyPoints, ImagePoint); imshow("Sift", ImagePoint); waitKey(0); return 0; } 检测结果:...
我们也可以根据颜色特征在图片中找到目标物体,因为目标物体和背景的颜色有着很明显的不同。还可以应用关键点检测(keypoint detection),局部不变性描述子(local invariant descriptors)和关键点匹配(keypoint matching)来寻找目标。但是这些方法不在本文的讨论范围内,而且高度依赖具体场景...
我们知道,特征检测与匹配是计算机视觉应用中非常重要的一部分,这需要寻找图像之间的特征建立对应关系。图像中的点作为图像的特殊位置,是很常用的一类特征,点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(keypoint feature),或“兴趣点”(interest point),或“角点”(conrner)。
来源:OpenCV/sample/c中的find_obj.cpp代码 需仔细注意: 1.定位部分:通过透视变换,画出了目标在图像中的位置,但是这么做会浪费很多时间,可以改进: 2.flann寻找最近的临近Keypoints: 首先,利用图像,构建多维查找树,然后,利用Knn算法找到最近的Keypoints (KNN算法:http://blog.csdn.net/sangni007/article/details...
cv::Mat repositoryImage=cv::imread(filePath2.toStdString().c_str(), cv::IMREAD_GRAYSCALE);//初始化ORB检测器cv::Ptr<cv::ORB> orbDetector =cv::ORB::create(); std::vector<cv::KeyPoint>keypointsRepository, keypointsTarget; cv::Mat descriptorsRepository, descriptorsTarget;//检测特征点并计...
我们也可以根据颜色特征在图片中找到目标物体,因为目标物体和背景的颜色有着很明显的不同。还可以应用关键点检测(keypoint detection),局部不变性描述子(local invariant descriptors)和关键点匹配(keypoint matching)来寻找目标。但是这些方法不在本文的讨论范围内,而且高度依赖具体场景。