可以看出,相比于SIFT以及SURF关键点变少了,但是其速度有了很大提升; 七、暴力特征匹配(BF) 匹配原理:类似于穷举匹配机制,使用第一组中每个特征的描述子与第二组中的进行匹配,计算相似度,返回最接近的匹配项; 实现步骤: 创建匹配器:BFMatcher(normType,crossCheck) 进行特征匹配:bf.match(des1,des2) 绘制匹配点...
importcv2 as cvdefORB_Feature(img1, img2):#初始化ORBorb =cv.ORB_create()#寻找关键点kp1 =orb.detect(img1) kp2=orb.detect(img2)#计算描述符kp1, des1 =orb.compute(img1, kp1) kp2, des2=orb.compute(img2, kp2)#画出关键点outimg1 = cv.drawKeypoints(img1, keypoints=kp1, outImage=...
drawKeypoints(img_1, keypoints_1, outimg1, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT);imshow("ORB特征点",outimg1);//第三步:对两幅图像中的BRIEF描述子进行匹配,使用 Hamming 距离//创建一个匹配点数组,用于承接匹配出的DMatch,其实叫match_points_array更为贴切。matches类型为数组,元素类型为DMat...
ORB算法效率比sift高两个数量级, 在计算速度上, ORB是sift的100倍, ORB是surf的10倍。就目前来说,ORB算法是综合性能在各种测评离相较于其他特征提取算法是最好的! ORB特征实质是一种改进的Fast角点, 改进的地方主要有以下两点,分别对关键点和描述子进行了改进: 特征描述子应该具有特性:对光照不敏感(亮度), 具...
OpenCV中ORB特征提取与匹配 FAST特征点定位 ORB - (Oriented Fast and Rotated BRIEF)算法是基于FAST特征检测与BRIEF特征描述子匹配实现,相比BRIEF算法中依靠随机方式获取二值点对,ORB通过FAST方法,FAST方式寻找候选特征点方式是假设灰度图像像素点A周围的像素存在连续大于或者小于A的灰度值,选择任意一个像素点P,假设半...
这里创建了ORB和BEBLID对象,并且对目标图片完成了匹配,将彼此能够匹配的点对应存放到了matched_target和matched_src里。 从透视变换继续 虽然我们这里成功建立了模板图和目标图的特征点对点关系,然而,很多时候我们想要的是特征匹配提供的那种更为直接的反映在目标图里的坐标。
在OpenCV中，使用ORB算法完成特征提取和匹配后，可以使用cv::drawMatches函数将匹配点对可视化，同时输出...
1. 创建ORB对象:使用cv2.ORB_create(方法创建ORB对象。 3. 绘制特征点:使用cv2.drawKeypoints(方法绘制特征点,传入原始图像、特征点和输出图像。 二、BF暴力匹配 BF(Brute-Force)暴力匹配是一种简单但较慢的特征点匹配算法。它通过计算两组特征点之间的欧氏距离,找到距离最近的特征点对。 使用BF暴力匹配算法需要...
视频流匹配 特征检测对比 导入openCVLibrary libray 就不说了 相机返回来的数据流 @OverridepublicvoidonCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrameinputFrame){mRgba=inputFrame.rgba();mGray=inputFrame.gray();MatmatLin=mGray.clone();Core.flip(mGray,matLin,0);//-1 0 1 //旋转90Core.transpose(...