voiddrawKeypoints(InputArray image,conststd::vector<KeyPoint>&keypoints,InputOutputArray outImage,constScalar&color=Scalar::all(-1),intflags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)//KeyPoint类数据class KeyPoint{float angle //关键点的角度int class_id //关键点的分类号int octave //特征点来源(...
* const vector<char> &matchesMask=vector<char>(),//掩膜,确定那些匹配可以绘制出来,为空则绘制所有匹配 int flag=DrawMatchesFlags::DEFAULT)//特征绘制标识符 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. void drawMatches( const Mat &img1,//第一幅源图像 const vector<KeyPoint> &keypoints1,//...
(因为两个宽度相同,所以是两倍了) cv::Mat matchesMat; cv::drawMatches(srcMat, keyPoints1, srcMat2, keyPoints2, listDMatch, matchesMat); mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3), cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 2)); cv::addWeighted(mat, 0.0f,...
flags是由DrawMatchesFlags定义的 struct DrawMatchesFlags { enum { DEFAULT = 0, // 会创建一个输出矩阵,两张源文件,匹配结果, // 和keypoints将会被绘制在输出图像中 // 对于每一个keypoints点,只有中心被绘制, // 不绘制半径和方向 DRAW_OVER_OUT...
参数三:InputOutputArray类型的outImage,其内容取决于定义在输出图像。请参阅参数五的标志flag); 参数四:cv::Scalar类型的color,绘制关键点的颜色,默认为Scalar::all(-1)随机颜色,每个点都是这个颜色,那么随机时,每个点都是随机的; 参数五:int类型的flags,默认为DEFAULT,具体参照DrawMatchesFlags枚举如下: ...
drawKeypoints(src, kpts, result, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT); imshow("ORB-detector", result); imwrite("result.png", result); waitKey(0); return 0; } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13.
cv::drawKeypoints(image, // original image keypoints, // vector of keypoints image, // the output image cv::Scalar(255,255,255), // keypoint color cv::DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG); //drawing flag 通过指定所选的绘制标记,可以在输出图像上绘制关键点,从而产生以下结果: 一个有趣...
(cv::Mat*)addrRgba; cv::Mat grayImg; std::vector<cv::KeyPoint> v; cv::cvtColor(mRgb,grayImg,cv::COLOR_RGBA2GRAY); cv::OrbFeatureDetector detector(featuresNumber); detector.detect(grayImg, v); cv::drawKeypoints(grayImg,v,mRgb,cv::Scalar::all(-1),cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH...
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...
cv::drawKeypoints(img2, vec_keyPoint1, feature_pic2, cv::Scalar(0, 255, 0), cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS); //显示结果 cv::imshow("feature1.jpg", feature_pic1); cv::imshow("feature2.jpg", feature_pic2); imwrite("/home/dji/catkin_ws/src/opencv/src/siftfeature1....