self.upload_button = tk.Button(self.left_frame, text='上传图像', command=self.load_image) self.upload_button.pack(side='left', padx=10, pady=10) self.match_button = tk.Button(self.left_frame, text='图像匹配', command=self.match_images) self.match_button.pack(side='left', padx=1...
image = cv2.imread("poker.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转化为灰度图 #选取图像的一个区域作为匹配模板,如下是一个菱形的区域 template = gray[75:105, 235:265] #第三个参数是将图片标准化,防止外界环境影响。计算匹配度,计算结果更准确 match = cv2.matchTemplate(gray, tem...
cv2.circle(contour_image,centroid,5,(255,0,0),-1)# 绘制质心圆 # 在图像上显示轮廓特征信息 cv2.putText(contour_image,f"Area: {area}",(bounding_rect[0],bounding_rect[1]-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(0,0,255),2)# 显示面积信息 cv2.putText(contour_image,f"Perimeter: {perimeter}...
AI代码解释 img=255-mt.cv_rgb_imread('conc.png',gray=True)contours,hierarchy=cv2.findContours(img,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)res=np.zeros_like(img)cv2.drawContours(res,[contours[0]],-1,[200],-1)another_res=mt.image_resize(np.rot90(res),factor=0.5)mom_res=cv2.moments(res,Tr...
OpenCV 4.5.1中最令人兴奋的特性之一是BEBLID (Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor),一个新的描述符能够提高图像匹配精度,同时减少执行时间! 这篇文章将向你展示这个魔法是如何实现的。 所有的源代码都在这个GitHub库中: https://github.com/iago-suarez/beblid-opencv-demo/blob/main/demo.ipynb ...
FLANN提供了三种函数,分别对应三种匹配算法:match()对于给定查询集合中的每个特征描述子,寻找最佳匹配,返回值按距离升序排列;knnMatch()对于给定查询集合中的每个特征描述子,寻找k个最佳匹配;radiusMatch()则是在特定范围内寻找特征描述子,返回特定距离内的匹配。综合考量,我们采用的是knnMatch()法,它的主要思路大致是:...
(kpsB, featuresB) = self.detectAndDescribe(imageB) M = self.matchKeypoints(kpsA, kpsB, featuresA, featuresB, ratio, reprojThresh) # 如果返回结果为空,没有匹配成功的特征点,退出算法 if M is None: return None # 否则,提取匹配结果 ...
const char* image_window = "Source Image"; const char* result_window = "Result window"; int match_method; int max_Trackbar = 5; void MatchingMethod(int, void*); int main(int argc, char** argv) { img = imread("squirrel_cls.jpg", 0); ...
cv2.imshow('original image', img1) cv2.imshow('test image', img2) cv2.imshow('Matches', match_img) cv2.waitKey() 这是这个算法的结果。 尾注 我希望你喜欢这篇文章。我已经简要介绍了各种特征检测、描述和特征匹配技术。上述技术用于对象检测、对...
points2[i, :] = kp2[match.trainIdx].pt# Find homographyH, mask = cv2.findHomography(points1, points2, cv2.RANSAC)# Warp image 1 to align with image 2img1Reg = cv2.warpPerspective(img1, H, (img2.shape[1], img2.shape[0])) ...