OpenCV中基于ORB特征对象匹配代码演示如下: 代码语言:javascript 复制 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include<math.h>#defineRATIO0.4using namespace cv;using namespace std;intmain(int argc,char**argv){Mat box=imread("D:/vcprojects/images/box.png");Mat scene=imread("D:/vcprojects/...
测试代码: importcv2 as cvdefORB_Feature(img1, img2):#初始化ORBorb =cv.ORB_create()#寻找关键点kp1 =orb.detect(img1) kp2=orb.detect(img2)#计算描述符kp1, des1 =orb.compute(img1, kp1) kp2, des2=orb.compute(img2, kp2)#画出关键点outimg1 = cv.drawKeypoints(img1, keypoints=kp1,...
ORB - (Oriented Fast and Rotated BRIEF)算法是基于FAST特征检测与BRIEF特征描述子匹配实现,相比BRIEF算法中依靠随机方式获取二值点对,ORB通过FAST方法,FAST方式寻找候选特征点方式是假设灰度图像像素点A周围的像素存在连续大于或者小于A的灰度值,选择任意一个像素点P,假设半径为3,周围16个像素表示如下: 假设存在连续...
第一步:定义特征检测器(SIFT,SURF,ORB等)。 第二步:对图像中特征点进行检测,并将特征点存储在Keypoints中。 第三步:提取特征点的描述信息。 第四步:定义特征匹配器(特征匹配的方法主要有两种分别为暴力匹配BFmatch和FlannBased)。 第五步:过滤掉较差的匹配点位(一般根据临近两点的距离进行过滤) 主要是根据DMatc...
ORB匹配是指使用ORB算法在两幅图像中检测特征点,并通过计算特征点的描述子来进行匹配。匹配过多是指在匹配过程中,找到了大量的匹配点对。 ORB匹配的优势在于其快速性和稳定性。它结合了FAST(Features from Accelerated Segment Test)关键点检测算法和BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)描述子算法,具有...
OpenCV中ORB特征提取与匹配 FAST特征点定位 ORB - (Oriented Fast and Rotated BRIEF)算法是基于FAST特征检测与BRIEF特征描述子匹配实现,相比BRIEF算法中依靠随机方式获取二值点对,ORB通过FAST方法,FAST方式寻找候选特征点方式是假设灰度图像像素点A周围的像素存在连续大于或者小于A的灰度值,选择任意一个像素点P,假设半...
ORB的作者在BRIEF的基础上利用特征的方向改进了BRIEF描述子,使其具有旋转不变性。 更详细的ORB特征介绍见参考资料。 三、OpenCV提取ORB特征并匹配 OpenCV真是个强大的计算机视觉库,所有能想到的特征点提取算法里面都提供了。包括提取特征后的匹配算法也都提供了。所以下面的程序非常简单。
ORB的作者在BRIEF的基础上利用特征的方向改进了BRIEF描述子,使其具有旋转不变性。 更详细的ORB特征介绍见参考资料。 三、OpenCV提取ORB特征并匹配 OpenCV真是个强大的计算机视觉库,所有能想到的特征点提取算法里面都提供了。包括提取特征后的匹配算法也都提供了。所以下面的程序非常简单。
drawKeypoints(img_1, keypoints_1, outimg1, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT);imshow("ORB特征点",outimg1);//第三步:对两幅图像中的BRIEF描述子进行匹配,使用 Hamming 距离//创建一个匹配点数组,用于承接匹配出的DMatch,其实叫match_points_array更为贴切。matches类型为数组,元素类型为D...
特征比对 cv2.BFMatcher(normType = cv2.NORM_L2, crossCheck = false) normType 指定用于确定匹配质量的度量。默认情况下,normType = cv2.NORM_L2,它测量两个描述符之间的距离。但是,对于由ORB创建的二进制描述符,海明度量标准更适合。汉明度量通过计算二进制描述符之间的不相似位的数量来确定距离。当使用WTA_K...