4.用ORB描述符进行Brute-Force匹配(Brute-Force Matching with ORB Descripotrs) 在这里,我们将看到一个关于如何匹配两幅图像之间特征的简单示例。在这种情况下,我有一个queryImage和一个trainImage。 我们将尝试使用特征匹配在trainImage中查找queryImage。 (图像是/samples/c/box.png和/samples/c/box_in_scene.pn...
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...
Point2f center((c*d - b*f)/(b*b - a*c), (a*f - b*d)/(b*b - a*c));float num = 2 * (a*f*f + c*d*d + g*b*b - 2*b*d*f - a*c*g),den1 = (b*b - a*c) * (sqrt((a-c)*(a-c) + 4*b*b) - (a + c)),den2 = (b*b - a*c) * (-sqrt((...
feature_matching:此模块包含用于特征提取,特征匹配和特征跟踪的算法。 我们将此算法与应用程序的其余部分分开,以便可以将其用作独立模块。 feature_matching.FeatureMatching:此类实现了整个功能匹配过程。 它接受蓝色,绿色,红色(BGR)相机框架,并尝试在其中找到感兴趣的对象。 chapter3:这是主要脚本。 chapter3.main::...
Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理 1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度。Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像。Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运算,假设函数f(z,y),Hessian矩阵H是...
2009年,OpenCV 2.0版本发布,开始使用C++作为主要编程语言,并提供了更加丰富的计算机视觉算法和函数库。同时,为了保持与旧版本的兼容性,OpenCV 2.x仍然保留了C语言的接口。 2014年,OpenCV 3.0版本发布,标志着OpenCV进入了一个新的里程碑。OpenCV 3.x版本在保留了2.x版本的基础上,增加了对新的计算机视觉算法和深度学...
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) ...
Chrome-Dino-Bot-using-OpenCV-feature-matching Updated all .md files to contain newest image Jan 18, 2023 Classification-with-localization-convert-any-keras-classifier-into-a-detector Updated all .md files to contain newest image Jan 18, 2023 ColorSpaces Updated all .md files to contain newest ...
// Calculate optical flow (i.e. track feature points) 光流法追寻特征点 //输出状态矢量(元素是无符号char类型,uchar),如果在当前帧发现前一帧角点特征则置为1,否则,为0 vector<uchar> status; //输出误差矢量 vector<float> err; //光流跟踪
# Create the SIFT detector.sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# Perform SIFT feature detection and description on the# query image.query_kp, query_ds = sift.detectAndCompute(query, None)# Define FLANN-based matching parameters.FLANN_INDEX_KDTREE = 1index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX...