printf(">符合条件的匹配点 [%d] 特征点1> %d ----- 特征点2> %d\n", i, good_matches[i].queryIdx, good_matches[i].trainIdx); } //显示效果图 imshow("匹配效果图", img_matches); while (char(waitKey(10)) < 0) ; destroyAllWindows(); }
我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器 。 我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器 蛮力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符,并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。 对于BF匹配器,首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象。 它需...
使用OpenCV DNN调用模型 在OpenCV DNN中直接调用训练出来的模型完成自定义对象检测,这里需要特别说明一下的,因为在训练阶段我们选择了模型支持600~1024保持比率的图像输入。所以在推理预测阶段,我们可以直接使用输入图像的真实大小,模型的输出格式依然是1x1xNx7,按照格式解析即可得到预测框与对应的类别。最终的代码实现如下...