kp2,des2=sift.detectAndCompute(img2,None) #创建FLANN特征匹配对象 index_params=dict(algorithm=1,tree=5) search_params=dict(checks=50) flann=cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params) #进行特征匹配 # matches = flann.match(des1,des2) match=flann.knnMatch(des1,des2,k=2)#处理match进行...
2.3.2 找到最佳匹配:DescriptorMatcher::match方法 FlannBasedMatcher::match()函数从每个描述符查询集中找到最佳匹配。 两个版本的源码: void DescriptorMatcher::match(const Mat& queryDescriptors, const Mat& trainDescriptors, vector<DMatch>& matches, const Mat& mask=Mat()) 1. 参数一:查询描述符集; 参数...
#创建设置FLAAN匹配 FLANN_INDEX_KDTREE=0 index_params=dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params=dict(checks=50) flann=cv.FlannBasedMatcher(index_params,search_params) mathces=flann.knnMatch(des1,des2,k=2) good=[] #过滤不合格的匹配结果,大于0.7的都舍弃 for m,n in mathces...
//【4】采用FLANN算法匹配描述符向量 FlannBasedMatcher matcher; std::vector< DMatch > matches; matcher.match( descriptors_1, descriptors_2, matches ); double max_dist = 0; double min_dist = 100; //【5】快速计算关键点之间的最大和最小距离 for( int i = 0; i < descriptors_1.rows; i+...
快速近似最近邻(FLANN):cv::FlannBasedMatcher 暴力匹配(Brute-Force) 暴力匹配很简单。首先在模板特征点描述符的集合当中找到第一个特征点,然后匹配目标图片的特征点描述符集合当中的所有特征点,匹配方式使用“距离”来衡量,返回“距离”最近的那个。该方法包含两个可选参数:normType、crossCheck。
flann= cv.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)#创建FLANN匹配器matches = flann.match(des1, des2)#执行匹配操作draw_params = dict(matchColor=(0, 255, 0),#关键点和连接线为绿色singlePointColor=(255, 0, 0),#单个点为红色matchesMask=None, ...
img1,None)kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)# FLANN的参数FLANN_INDEX_KDTREE = 1index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)search_params = dict(checks=50) # 或传递一个空字典flann = cv.FlannBasedMatcher(index_params,search_params)matches = flann....
Flann based Matcher 继承于DescriptorMatcher类,分别对应BFMatcher和FlannBasedMatcher。 二者的区别: BFMatcher总是尝试所有可能的匹配,从而使得它总能够找到最佳匹配。这也是Brute Force(暴力法)的原始含义。方法是计算某一个特征点描述子与其他所有特征点描述子之间的距离,然后将得到的距离进行排序,取距离最近的一个作为...
flann=cv.FlannBasedMatcher(index_params,search_params) mathces=flann.knnMatch(des1,des2,k=2) good=[] #过滤不合格的匹配结果,大于0.7的都舍弃 for m,n in mathces: if m.distance good.append(m) #如果匹配结果大于10,则获取关键点的坐标,用于计算变换矩阵 ...
flann=cv2.FlannBasedMatcher(indexParams,searchParams) #建立匹配器 matches=flann.knnMatch(des1,des2,k=2) #得出匹配的关键点 good=[]#提取优秀的特征点 for m,n in matches: if m.distance < 0.7*n.distance: #如果第一个邻近距离比第二个邻近距离的0.7倍小,则保留 ...