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)#...
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 = ...
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: cv2.ORB_create(nfeatures = 500, scaleFactor = 1.2, nlevels = 8, edgeTh...
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,...
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(...
在OpenCV中,ORB算法有一些可调参数,以下是其中一些常见的参数: 1. nfeatures:指定检测到的特征点的最大数量。 orb = cv2.ORB_create(nfeatures=500) 2. scaleFactor:金字塔图像的缩放因子。 orb = cv2.ORB_create(scaleFactor=1.2) 3. nlevels:金字塔的层数。 orb = cv2.ORB_create(nlevels=8) 4. edge...
importnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotasplt# 1、图像读取img=cv2.imread('./image/tv.jpg')# 2、ORB角点检测# 2.1、实例化ORB对象orb=cv2.ORB_create(nfeatures=500)# 2.2、检测关键点,并计算特征描述符kp,des=orb.detectAndCompute(img,None)print(des.shape)# 3、将关键点绘制在图像上img2=...
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...
Ptr<ORB>detector=ORB::create; detector->detectAndCompute(scene,Mat,keypoints_sence,deors_sence); detector->detectAndCompute(box,Mat,keypoints_obj,deors_box); vector<DMatch>matches; // 初始化flann匹配 // Ptr<FlannBasedMatcher> matcher = FlannBasedMatcher::create; // default is bad, using...