然后使用match函数进行特征点匹配,返回的对象是DMatch对象,该对象具有以下属性: DMatch.distance 描述符之间的距离,越小越好。 DMatch.trainIdx 训练描述符(第二幅图的)中描述符的索引。 DMatch.queryIdx 查询描述符(第一幅图的)中描述符的索引。 DMatch.imgIdx 训练图像的索引。 最后用 drawMatches 绘制匹配的特...
DMatch对象的成员函数: DMatch():默认构造函数,创建一个空的DMatch对象。 DMatch(int queryIdx, int trainIdx, float distance):带参数的构造函数,创建一个具有给定索引和距离的DMatch对象。 DMatch& operator=(const DMatch& other):赋值运算符重载,将一个DMatch对象的值赋给另一个对象。 你可以使用这些成员...
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) # 匹配器描述符:结果是DMatch对象的列表,该DMatch对象具有以下属性: # 1.DMatch.distance:描述符之间的距离。越低,它就越好。 # 2.DMatch.trainIndex:训练描述符中描述符的索引 # 3.DMatch.queryIndex:查询描述符中描述符的索引 # 4.DMatch.imgI...
cv2.DMatch是opencv中匹配函数(例如:knnMatch)返回的用于匹配关键点描述符的类,这个DMatch对象具有下列属性: DMatch.distance-描述符之间的距离。越小越好。 DMatch.trainIdx- 目标图像中描述符的索引 DMatch.queryIdx- 查询图像中描述符的索引 DMatch.imgIdx- 目标图像的索引 点击查看代码 importcv2 img1=cv2.imre...
matches 是DMatch对象,具有以下属性: DMatch.distance - 描述符之间的距离。 越低越好。 DMatch.trainIdx - 训练描述符中描述符的索引 DMatch.queryIdx - 查询描述符中描述符的索引 DMatch.imgIdx - 训练图像的索引。 """ 1. 2. 3. 4. 5.
这个DMatch对象有下面的属性: DMatch.distance - 描述子之间的距离。越低越好 DMatch.trainIdx - 训练描述子里的描述子索引 DMatch.queryIdx - 查询描述子里的描述子索引 DMatch.imgIdx - 训练图像的索引 ✔️ KNN匹配:matches = bf.knnMatch(des1, des2, k) ...
cv::DMatch::DMatch ( int queryldx, int _trainldx, int _imgldx, float _distance ) queryIdx:查询描述子集合中的索引 trainIdx:训练描述子集合中的索引 imgldx:训练描述子来自的图像索引 distance:两个描述符之间的距离 3.特征点匹配类DescriptorMatcher的介绍 ...
intimgIdx; //训练图像的索引(若有多个) float distance; //两个特征向量之间的欧氏距离，越小表明匹配度越高。 booloperator < (const DMatch &m) const;};3 图片中特征点欧式距离的计算公式：0ρ = √( (x1-x2)2+(y1-y2)2 ) |x| = √( x2 + y2 )
·DMatch.distance - 描述子之间的距离。越低越好 ·DMatch.trainIdx - 训练描述子里的描述子索引 ·DMatch.queryIdx - 查询描述子里的描述子索引 ·DMatch.imgIdx - 训练图像的索引 用SIFT描述子和比率测试的Brute-Force 匹配 这次,我们使用BFMatcher.knnMatch()来获得k个最匹配的。在这个例子里,我们设置k=2...
vector<DMatch>goodMatches; printf("total match points : %d\n",matches.size); floatmaxdist=0; for(unsignedinti=0;i<matches.size;++i){ printf("dist : %.2f \n",matches[i].distance); maxdist=max(maxdist,matches[i].distance);