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...
1>--- 已启动生成: 项目: set point 兼容性测试, 配置: Debug Win32 --- 1> set point 兼容性测试.cpp 1>f:\新建文件夹\vc\include\xstddef(180): error C2678: 二进制“<”: 没有找到接受“const cv::Point2i”类型的左操作数的运算符(或没有可接受的转换) 1> d:\opencv 2.4.9\opencv\buil...
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:...
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// according to keypoint orientation ); virtual int descriptorSize() const; // number of bytes for features virtual int descriptorType() const; // Always returns CV_8UC1 }; 而具体的描述符计算,cv::xfeatures2d::BriefDescriptorExtractor 使用其基类 cv::Feature2D 中的 compute() 函数实现。
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)。
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。
("原始图2",srcImage2);int minHessian = 400;//默认值为100vector<KeyPoint>keyPoints, keyPoints1;Mat resultImg, resultImage1;//关于定义的方法主要有两种//第一种指针形式定义// Ptr<SURF\SIFT\ORB>detector = SURF\SIFT\ORB::create(minHessian, 4, 3, false, false);//第二种算子形式定义//...
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)。