1、ORB_create函数(初始化orb检测器) 2、orb.detectAndCompute函数(检测关键点并计算) 3、cv.drawKeypoints函数(绘制关键点) 二、代码 三、效果 一、基础理论 1、原理 ORB算法结合了Fast和Brief算法,提出了构造金字塔,为Fast特征点添加了方向,从而使得关键点具有了尺度不变性和旋转不变性。具体流程描述如下: 构造...
# Import copy to make copies of the training imageimportcopy# Set the default figure sizeplt.rcParams['figure.figsize']=[14.0,7.0]# Set the parameters of the ORB algorithm by specifying the maximum number of keypoints to locate and# the pyramid decimation ratioorb=cv2.ORB_create(200,2.0)#...
opencv--ORB::create static Ptr<ORB> cv::ORB::create ( int nfeatures = 500, float scaleFactor = 1.2f, int nlevels = 8, int edgeThreshold = 31, int firstLevel = 0, int WTA_K = 2, int scoreType = ORB::HARRIS_SCORE, int patchSize = 31, int fastThreshold = 20 ) nfeatures:表...
5.OpenCV中的ORB:cv2.ORB_create(),ORB特征匹配,在另一章做。 ''' import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np img = cv2.imread('5.jpg', 0) # 创建ORB orb = cv2.ORB_create() # 找到ORB中的关键点 kp = orb.detect(img, None) # 使用ORB计算描述符 kp, des = ...
BRISK 号称比 SURF 的运行速度快一个数量级,它基于 AGAST 角点检测 和 BRIEF 特征描述符,其中 AGAST 是比 FAST 更快的一种角点检测算法。不过和 ORB 比起来,BRISK 还是稍慢一点点 BRISK 的 create() 函数如下: /* The BRISK constructor */staticPtr<BRISK>create(intthresh=30,// AGAST detection threshold...
非常常用且经典的特征检测算法还有SIFT和SUFT算法,这两种算法都是申请专利的,不能商用,在opencv中实现时需要先配置opencv_contrib拓展包,然后包含<xfeatures2d.hpp>头文件,然后初始化方式与ORB检测类似Ptr sift = SIFT::create。其他的检测方法就不过多展开,大家可以在网上自己找一下资料进行学习。 关注知乎@3D视觉工...
OpenCV中的ORB算法 ORB算法的第一步是定位训练图像中的所有关键点。找到关键点后,ORB会创建相应的二进制特征向量,并在ORB描述符中将它们组合在一起。 我们将使用OpenCV的ORB类来定位关键点并创建它们相应的ORB描述符。使用ORB_create()函数设置ORB算法的参数。 ORB_create()函数的参数及其默认值如下: ...
ORB算法根据角度参数提取BRIEF描述子,实现旋转不变性特征。随机ORB算法通过贪心算法进一步发现低相关性描述子作为最终二值字符串描述子输出。通常是256位的特征描述子,完整的ORB特征描述子算法流程图如下: OpenCV中基于ORB特征对象匹配代码演示如下: #include<opencv2/opencv.hpp> ...
以下是在 OpenCV 中使用 ORB 算法的基本步骤: 1.导入 OpenCV 库和其他必要的库: import cv2import numpy as np 2.加载图像并将其转换为灰度图像: img = cv2.imread('image.jpg')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 3.创建 ORB 对象并检测图像中的特征点和描述符: orb = cv2.ORB_create(...
var detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.ORB);var descriptor = DescriptorExtractor.create(DescriptorExtractor.ORB);var matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_HAMMING);3. 计算图片特征 // 处理大图 var bigImg = Imgcodecs.imread(bigImgPath1);var descriptors1 = new Mat(...