名为features2d的 OpenCV 模块提供了检测和提取所有这些特征的功能。 另一个名为xfeatures2d的模块提供了更多的特征提取器,其中一些仍处于实验阶段。 如果你有机会,你可以玩这些东西。 还有一个名为bioinspired的模块,它为生物启发的计算机视觉模型提供算法。 目标检测 目标检测是指检测目标在给定图像中的位置。 此过程...
名为features2d的OpenCV 模块提供了检测和提取所有这些特征的功能。 另一个名为xfeatures2d的模块提供了更多的特征提取器,其中一些仍处于实验阶段。 如果你有机会,你可以玩这些东西。 还有一个名为bioinspired的模块,它为生物启发的计算机视觉模型提供算法。 目标检测 目标检测是指检测目标在给定图像中的位置。 此过程...
2.3.cmake第一行输入的是opencv的源码即直接点选上面的opencv的文件夹(仅opencv无opencv-contribe),第二行是编译好的文件放置处即bulid文件夹 2.4.第一次编译按configue,设置选项vs2017 win x64,成功后有done的标志。 2.5.中途设置的方法是:在配置表中找到“OPENCV_EXTRA_MODUALS_PATH”,设置其参数值为opencv_...
名为features2d的OpenCV 模块提供了检测和提取所有这些特征的功能。 另一个名为xfeatures2d的模块提供了更多的特征提取器,其中一些仍处于实验阶段。 如果你有机会,你可以玩这些东西。 还有一个名为bioinspired的模块,它为生物启发的计算机视觉模型提供算法。 目标检测 目标检测是指检测目标在给定图像中的位置。 此过程...
将下载的文件(不是文件夹)拷贝到opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/目录下 b.修改opencv里的配置文件(改两个) 改boostdesc_bgm.i地址 $ gedit /home/usrname/tool/opencv-4.5.1/opencv_contrib-4.5.1/modules/xfeatures2d/cmake/download_boostdesc.cmake ...
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create # 特征点提取与描述子生成 kp1, des1 = sift.detectAndCompute(box,None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(box_in_sence,None) # 暴力匹配 bf = cv.DeorMatcher_create(cv.DeorMatcher_BRUTEFORCE) matches = bf.match(des1,des2) ...
第10章 2D特征模块features2d 第11章相机标定与三维重建模块calib3d 第12章 传统目标检测模块objdetect 第13章 机器学习模块ml 第14章 深度神经网络模块dnn OpenCV4入门介绍,先提供几个链接 OpenCV官网:https://opencv.org/ Github链接:https://github.com/opencv/opencv ...
修改opencv_contrib下面的modules/xfeatures2d/cmake/download_vgg.cmake 把这里的地址https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${OPENCV_3RDPARTY_COMMIT}/ 修改为 https://www.diikoo.com/software/opencv/ 四、编译opencv4 进入opencv源代码目录 ...
features2d:2D 特征框架。 该模块包括特征检测器,描述符和描述符匹配器。 objdetect:对象检测。 检测对象和预定义类的实例(例如,面部,眼睛,人和汽车)。 dnn:深度神经网络(DNN)模块。 该模块包含以下内容: 用于创建新层的 API 一组有用的层 从层构建和修改神经网络的 API 从不同的深度学习框架加载序列化网络模...
features2d:该模块主要用于特征点处理,例如特征点检测与匹配等; flann:FLANN为快速最近邻算法(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)的缩写,该模块包含快速近似最近邻搜索和聚类等功能; gapi:该模块对图像处理算法做了加速处理,不属于OpenCV的功能模块; ...