@文心快码cv2.orb_create提高精确 文心快码 要提高ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征检测的精确度,可以通过调整cv2.ORB_create()函数中的关键参数来实现。以下是一些建议,可以帮助你提高ORB特征检测的精确度: 增加特征点数量(nfeatures): 参数nfeatures指定了要检测的最大特征点数量。增加这个值可以让算法...
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()keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(...
# 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)#...
# ORB角点检测 import cv2 as cv img = cv.imread('Resource/1.jpg') cv.imshow("img", img) # 1、初始化ORB检测器 orb = cv.ORB_create(200) # 2、用ORB寻找关键点 kp , des= orb.detectAndCompute(img, None) #返回关键点信息及描述符 # 3、仅绘制关键点的位置,而不绘制大小和方向 dst = ...
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 = orb.compute(img, kp) # 只绘制关键点、位置,不绘制大小和方向 img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0, 255, 0), flags=0) ...
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. edgeThreshold:边缘阈值,用于检测FAST关键点。 orb = cv2.ORB_create(edgeThreshold=31) 5. firstLevel:图像金字塔的第...
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, edgeThreshold = 31, firstLevel = 0, ...
cv2:OpenCV库,用于图像处理,比如读取和显示图像。 rospy:ROS Python客户端库,提供与ROS通信的功能。 sensor_msgs.msg.Image:这是ROS中用于表示图像的消息类型。它是ROS通信中的一种标准消息类型,用于传输图像数据。 cv_bridge.CvBridge:这个库用来将OpenCV图像格式(cv2)和ROS消息格式(Image)相互转换。 std_msgs.msg...
cv2.imshow("Image with Keypoints", image_with_keypoints) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个示例代码中,首先我们使用cv2.imread()函数读取一张图像。然后,我们使用cv2.ORB_create()创建一个ORB对象。接下来,我们使用orb.detectAndCompute()函数检测...
cv2.ORB_create(nfeatures = 500,scaleFactor=1.2,nlevels=8,edgeThreshold = 31,fistLevel =0,WTA_K=2, score_type = HARRIS_SCORE,patchSize = 31,fastThreshold=20) """ 参数解释: nfeatures : 确定想要定位的特征,即关键点的最大数量。(int) ...