cv::KeyPoint::KeyPoint ( Point2f _pt, float _size, float _angle = -1, float _response = 0, int _octave = 0, int _class_id = -1 ) Parameters _pt x &
我们知道,特征检测与匹配是计算机视觉应用中非常重要的一部分,这需要寻找图像之间的特征建立对应关系。图像中的点作为图像的特殊位置,是很常用的一类特征,点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(keypoint feature),或“兴趣点”(interest point),或“角点”(conrner)。 另外,关于角点的具体描述可以有几种: 一阶导数...
cv::KeyPoint::KeyPoint ( Point2f _pt, float _size, float _angle = -1, float _response = 0, int _octave = 0, int _class_id = -1 ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Parameters (397.0, 384.0) (398.0, 384.0) (399.0, 384.0) (461.0, 384.0) (369.0, 385.0) (370.0, 385.0) (3...
cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 2 FLANN 特征匹配 FLANN 是快速最近邻搜索包,特征匹配记录下目标图像和待匹配图像的特征点(keypoint),并根据特征点集合构造特征量(descriptor),对这个特征量进行比较,筛选,最终得到一个匹配点的映射集合,可以根据这个集合的大小来衡量两幅图像的匹配程度。在面对大数据集的时...
您可以使用: import numpy as np pts = np.float([key_point.pt for key_point in kp]).reshape(-1, 1, 2) pts 将是关键点的 array。 原文由 Francesco Nazzaro 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2 个回答
调用waitKey（）函数启动消息传递周期，等待“图像”窗口的一次键盘键入。此时,需要将32F图像转换为8U类型...
keypoint 是关键点的列表 desc 检测到的特征的局部图的列表 """ # 获得knn检测器 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) matches = bf.knnMatch(desc1, desc2, k=1) """ knn 匹配可以返回k个最佳的匹配项 bf返回所有的匹配项 ...
keypoints,descriptor=sift.detectAndCompute(gray,None)返回值是关键点信息和描述符。--具体含义不清楚,没有看懂具体形式--,keypoints是list,里面每一个元素比如keypoint[0]为cv2.Keypoint类,有属性pt(x,y坐标)size(特征直径)angle(特征方向)response(关键点强度)octave(所在金字塔层次)class_id(关键点ID) ...
我们也可以根据颜色特征在图片中找到目标物体,因为目标物体和背景的颜色有着很明显的不同。还可以应用关键点检测(keypoint detection),局部不变性描述子(local invariant descriptors)和关键点匹配(keypoint matching)来寻找目标。但是这些方法不在本文的讨论范围内,而且高度依赖具体场景。
output_image=cv2.drawMatches(image1,keypoints1,image2,keypoints2,matches,None,flags=2)# 显示结果 cv2.imshow("Matching Features",output_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 第四部分:目标检测与识别 在这一部分,我们将介绍目标检测与识别的基本原理和方法。我们将学习如何使用Haar级联分类器和基于...