[OpenCV] Feature Matching 得到了杂乱无章的特征点后,要筛选出好的特征点,也就是good matches. BruteForceMatcher FlannBasedMatcher 两者的区别:http://yangshen998.iteye.com/blog/1311575 flann的含义:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/features2d/feature_flann_matcher/feature_f...
注:本文翻译自博客《Video Stabilization Using Point Feature Matching in OpenCV》。 视频稳定 视频稳定是指用于减少摄像机运动对最终视频影响的一系列方法。相机的运动可以是平移(即 x、y、z 方向上的运动)或旋转(偏航、俯仰、滚动)。 视频稳定的应用 对视频稳定性的需求涉及多个领域。它在消费者和专业摄像中极其...
首先，任取图像 A 的一个特征描述符，计算它到图像 B 中所有特征描述符的距离；然后，将所得到的距离进行排序；最后，选择距离最短的特征，作为 A-B 的匹配点 1.1 BFMatcher BFMatcher 属于 features2d 模块，继承自 DescriptorMatcher，其 create() 函数如下：1) normType 距离类型 SIFT和SURF 的 HOG 描述符...
特征匹配(Feature Matching): 1.了解了很多特征检测器和描述符,现在是学习如何匹配不同描述符的时候了。 2.OpenCV提供了两种技术:Brute-Force匹配器和基于FLANN的匹配器 3.学会如何将一幅图像中的特征与其它图像匹配 特征匹配器1:Brute-Force(basicis of Brute-Force Matcher)蛮力匹配器 它采用第一组中的一个特征...
Feature extraction, Feature matching, Feature tracking. 另外还提到了透视变换: Perspective transform. 内容的最后有我的完整代码实现。 特征获取(Feature extraction) 很多的低级特征,例如边,角,团,脊会比一个像素的灰度值所带有的信息多的多。在不同的应用,一些特征会比其它特征更加的有用。一旦想好我们想要的特...
python import cv2 as cv from feature_matching import FeatureMatching def main(): capture = cv.VideoCapture(0) assert capture.isOpened(), "Cannot connect to camera" 然后,设置期望的帧大小和视频流的每秒帧数。 以下代码段显示了用于设置视频的帧大小和每秒帧数的代码: ...
local features matching 【局部特征匹配】 运行该代码: cdopencv/samples/python/tutorial_code/features2D/akaze_matching cp../../../../data/graf1.png . cp../../../../data/graf3.png . cp../../../../data/H1to3p.xml . ls
Feature Matching + Homography to find Objects 联合使用特征提取和 calib3d 模块中的 findHomography 在复杂图像中查找已知对象. 之前在一张杂乱的图像中找到了一个对象(的某些部分)的位置.这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的找到(查询图像)对象.为了达到这个目的可以使用 calib3d 模块中的cv2.findHomography()函数...
原博文 [OpenCV] Feature Matching 2016-09-30 13:10 −... 郝壹贰叁 0 1935 opencv 2019-12-20 13:39 −#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream>... ...
在feature_matching.py脚本中,我们将使用 BF 匹配器来查看如何匹配检测到的特征。 因此,第一步是要检测keypoints并计算描述符:orb = cv2.ORB_create() keypoints_1, descriptors_1 = orb.detectAndCompute(image_query, None) keypoints_2, descriptors_2 = orb.detectAndCompute(image_scene, None) ...