print('queryIdx:',match[2].queryIdx)#第一幅图的匹配的第三个特征点的索引 print('zuobiao1:',kp1[match[2].queryIdx].pt)##第一幅图的匹配的第三个特征点的坐标 print('trainIdx:',match[2].trainIdx)#第二幅图的匹配的第三个特征点的索引 print('zuobiao2:',kp2[match[2].trainIdx].pt)##第二...
在比较时,暴力匹配器首先在查询描述符中取一个关键点的描述符,将其与训练描述符中的所有关键点描述符进行比较,每次比较后会给出一个距离值,距离最小的值对应最佳匹配结果。 所有描述符比较完后,匹配器返回匹配结果列表。 OpenCV的 cv2.BFMatcher_create()函数用于创建暴力匹配器,其基本格式如下: bf = cv2,BFMatc...
在OpenCV中,使用SURF进行特征点描述主要是使用drawMatches 方法和BruteForceMatcher类。 1.1 drawMatches()函数 drawMatches用于绘制出相匹配的两个图像的关键点,该函数有两个函数原型。 void drawMatches( const Mat& img1, const vector<KeyPoint>& keypoints1, const Mat& img2, const vector<KeyPoint>& keypoints...
如果设置为 True ,则匹配条件就会更加严格,只有到 A 中的第 i 个特征点与 B 中的第 j 个特征点距离最近,并且 B 中的第 j 个特征点到 A 中的第 i 个特征点也是最近时才会返回最佳匹配,即这两个特征点要互相匹配才行。 两个重要的方法是 BFMatcher.match ()和 BFMatcher.knnMatch (),第一个返回最佳匹...
opencv提取的特征点都保存在一个向量(vector)中,元素的类型是Point类。所有实现特征点描述子提取的类均派生于DescriptorExtractor类。特征描述子的匹配是由DescriptorMatcher类实现,匹配的结果保存在一个向量(vector)中,向量元素的类型为DMatch;DMatch中保存了特征描述子在各自特征描述子集合中索引值和得到匹配的两个描述...
特征点匹配是计算机视觉领域中非常关键和基础的技术之一。本文将介绍Python和OpenCV中常用的特征点匹配算法。 一、SIFT算法 尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)是一种用于提取图像局部特征的算法。它能够在不同尺度和旋转角度上找到关键点,并且对图像的缩放、旋转保持不变性。SIFT算法主要分为四个...
注意:此算法由于付费的缘由,需要使用3.4.2.17版本的opencv库 6.ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF) 其中FAST用于特征检测,BRIEF是对已检测到的特征点进行描述,它加快了特征描述符的建立速度,同时也极大降低了特征匹配的时间。 ORB的优势在于:速度快,可用于实时监测;免费。
opencv中的特征匹配 我们先来认识一下上面用到的函数或者类。 上面是两种特征匹配和描述算子的用法。匹配器: k是我们可以指定的参数。还有画出匹配结果的函数(knn的也在下面): matchcolor是线的颜色,如果给-1就会产生随机的颜色。 好的,然后我们看一个例子,虽然官方用的是SURF和ORB,不过我就用这一讲的BRISK和...
opencv3 python3 win7环境 方法/步骤 1 有了surf和sfit前提，特征点匹配就有基础。opencv提供了BFMatcher和FlannBasedMatcher两种方法进行匹配，本文先介绍BFMatcher。BFMatcher：所有可能的匹配，寻找最佳。FlannBasedMatcher：最近邻近似匹配，不是最佳匹配。代码片段：导入图片，其中是翻转过的图片imageA = cv.imread(&...
OpenCV for python-图像特征点检测及匹配。原文“Distinctive Image Feature from scale Scale-Invariant Keypoints”匹配结果如下:图2 FLANN匹配结果3FLANN单应性匹配两幅不在一个平面角度的照片,通过其中一幅照片(小图像)的特征点,与第二...