30. 接下来,将使用名为FLANN的更快的匹配器来代替蛮力匹配器。 【参考】:OpenCV 4计算机视觉 Python语言实现(原书第三版) 作者:Joseph Howse
1. 创建FLANN匹配器:使用cv2.FlannBasedMatcher(方法创建FLANN匹配器对象。 2. 创建索引:调用BFMatcher对象的knnMatch(方法,传入两组特征描述子和最近邻数k,方法将返回最佳匹配的特征点对。 3. 绘制匹配结果:使用cv2.drawMatchesKnn(方法绘制匹配结果,传入原始图像和两组特征点。 以上是关于Python OpenCV3中基于ORB的...
kp2, des2=sift.detectAndCompute(img2, None)"""keypoint是检测到的特征点的列表 descriptor是检测到特征的局部图像的列表"""#获取flann匹配器FLANN_INDEX_KDTREE =0 indexParams= dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) searchParams= dict(checks=50) flann=cv2.FlannBasedMatcher(indexParams, search...
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img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2, matches, None, **drawPrams) cv2.imshow("matches", img3) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() python opencv3 基于ORB的特征检测和 BF暴力匹配 knn匹配 flann匹配www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/9433942.html...
编程语言:Python 3.x 所需库: OpenCV:用于图像处理、特征提取、特征匹配与变换。 Matplotlib:用于结果的可视化展示。 NumPy:用于数值计算。 编程软件:Visual Studio Code(vscode) 操作系统:Windows / Linux 五、实验步骤 1. 加载图像并显示原始图像 首先,我们需要加载查询图像(目标图像)和场景图像(包含目标的图像)。
特征对齐/配准两幅图像之间的基于特征匹配的透视变换矩阵求解通常被称为图像对齐或者配准。...基于特征的匹配可以很好实现图像对齐或者配准,首先需要获取两张图像的特征关键点与特征描述子,然后通过暴力匹配或者FLANN匹配寻找匹配度高的相关特征点。...最后基于这些相关特征点估算它们之间的单应性矩阵,通过单应性矩...
BruteForce匹配和FLANN匹配是opencv二维特征点匹配常见的两种办法,分别对应BFMatcher(BruteForceMatcher)和FlannBasedMatcher。 二者的区别在于BFMatcher总是尝试所有可能的匹配,从而使得它总能够找到最佳匹配,这也是Brute Force(暴力法)的原始含义。而FlannBasedMatcher中FLANN的含义是Fast Library forApproximate Nearest Neighbors...
问Python cv2 ORB检测并计算返回“输入图像中的无效通道数”EN#ORB算法推导 ORB采用FAST （features from accelerated segment test） 算法来检测特征点。FAST核心思想就是找出那些卓尔不群的点，即拿一个点跟它周围的点比较，如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。 首先来做几个定义： U ...
计算两个ORB特征之间的相似度,通常使用暴力匹配器(Brute-Force Matcher)或快速近似最近邻匹配器(FLANN Matcher)。这些匹配器通过比较两个描述子集合中的描述子,找到最相似的特征点对。 下面是一个使用暴力匹配器计算两个ORB特征之间相似度的代码示例: python import cv2 # 读取两张图像 img1 = cv2.imread('path_...