具体地说: 使用cv::xfeatures2d::SURF及其函数cv::xfeatures2d::SURF::compute执行所需的计算。 使用cv::DescriptorMatcher来匹配特征向量 使用函数cv::drawMatches绘制检测到的匹配。 理论 代码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <cmath> #include <string> #include <opencv2/cor...
20.0)){good_matches.push_back(matches[i]);}}ss<<"good_min="<<good_matches.size()<<endl;//剩余特征点数目LOGD("%s",ss.str().c_str());//绘制匹配结果Mat outimg,outimg1;drawMatches(img1,keypoints1,img2,keypoints2,matches,outimg);drawMatches(img1,keypoints1,img2,keypoints2,good_...
212. drawKeypoints:draw keypoints; 213. drawMatches:draws the found matches ofkeypoints from two images; 214. classDescriptorMatcher:abstract base class for matchingkeypoint descriptors. It has two groups of match methods,for matchingdescriptors of an image with another image or with an image se...
cv::Mat img_matches_knn; drawMatches( image1, keypoints1, image2, keypoints2, good_matches, img_matches_knn, cv::Scalar::all(-1), cv::Scalar::all(-1), std::vector<char>(), cv::DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS ); cv::imshow("knn_matches", img_matches_knn); cv::wait...
vector<char>(),DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS); imshow("outimg",outimg); //特征点配准 vector<Point2f>imagepoint1,imagepoint2; for (int i=0;i<good_matches.size();i++) { imagepoint1.push_back(key1[good_matches[i].trainIdx].pt); ...
(img_gray, keyPoints, descriptors); //ORB描述子计算 drawKeypoints(img, keyPoints, img); //ORB特征点绘制:不含有角度和大小 //drawKeypoints(img, keyPoints, img, DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS); //ORB特征点绘制:含有角度和大小 imshow("img", img); waitKey(0); exit(0); return 0...
Scalar::all(-1),Scalar::all(-1),vector<char>(),DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);imshow("outimg",outimg); AI代码助手复制代码 Step3:图像配准 我们就可以得到了两幅待拼接图的匹配点集,接下来我们进行图像的配准,即将两张图像转换为同一坐标下 ...
DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS); namedWindow("result"); imshow("result",image); waitKey(); return0; } 这里有一个值得说明的问题是:OpenCV2.4版本后好像把SurfFeatureDetector这个类的定义移到了头文件nonfree/features2d.hpp 中,所以头文件中要加入该文件,并且要把opencv_nonfree24xd.lib加入属性表...
cv::drawKeypoints (image,keypoints,image,cv::Scalar::all(255),cv::DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG); 测试结果如下: 关于矩阵知识的一点补充:好长时间没看过线性代数的话,这一段比较难理解。可以看到M是实对称矩阵,这里简单温习一下实对称矩阵和二次型的一些知识点吧。
cv2.drawMatches可帮助您显示关键点匹配过程之后各点之间的对应关系。 该函数的参数为:第一幅图像及其关键点列表,第二幅图像及其关键点,这些关键点的匹配结果列表,目标图像,用于绘制对应关系的颜色,用于绘制没有关键点的颜色匹配项,用于绘制匹配项的遮罩和一个标志。 通常,在关键点检测和匹配之后,您具有前五个参数的...