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...
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...
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...
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',...
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...
matches = bf.knnMatch(des1,des2, k=2)# 比值测试,首先获取与 A 距离最近的点 B(最近)和 C(次近),只有当 B/C# 小于阈值时( 0.75)才被认为是匹配,因为假设匹配是一一对应的,真正的匹配的理想距离为 0good = []form,ninmatches:ifm.distance <0.75*n.distance: ...
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 ...
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...
本文只发布于利用OpenCV实现尺度不变性与角度不变性的特征找图算法和知乎 一般来说,利用OpenCV实现找图功能,用的比较多的是模板匹配(matchTemplate)。笔者比较喜欢里面的NCC算法。但是模板有个很明显的短板,…
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, InputArray trainDescriptors, std::vector< DMatch > & matches, InputArray mask = noArray() )const queryDescriptors:查询描述子集合 ...