sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp = sift.detect(gray) # 进行检测 cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) # 绘制关键点 1. 2. 3. SURF 速度比SIFT快些, 准确率差些 surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create() kp, des = surf.detectAndCompute(img, None) cv2.drawKeypoints(gray, kp, img)...
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...
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...
第8章 视频分析模块video 第9章 照片处理模块photo 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/ ...
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...
下载下来的文件有如图17,将下载的face_landmark_model.dat文件放到文件夹G:\opencv\newopencv\testdata\cv\face下,将vgg_generated_64.i等缺的文件放到文件夹G:\opencv\newopencv\downloads\xfeatures2d(可以在newopencv文件夹下搜索,找出对应报错的文件所在位置,然后下载的文件放到对应的文件下),添加好后,再次...
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...
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) ...
opencv_features2d410d.lib opencv_flann410d.lib opencv_fuzzy410d.lib opencv_gapi410d.lib opencv_hfs410d.lib opencv_highgui410d.lib opencv_imgcodecs410d.lib opencv_imgproc410d.lib opencv_img_hash410d.lib opencv_line_descriptor41...