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...
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...
现在,我们使用OpenCV库来做一个简单的特征匹配的示例。假设你已经安装了Python和OpenCV库。 首先,引入必要的库和模块: import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 现在读取你的两幅图像: img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ...
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...
OpenCV-Python系列之特征匹配 OpenCV-Python系列之特征匹配 之前我们讨论过了诸多的特征检测算法，这次我们来讨论如何运⽤相关的⽅法进⾏特征匹配。本次教程完全为实战教程，没有相关的算法原理介绍，⼤家可以轻松⼀下了。蛮⼒匹配（ORB匹配）Brute-Force匹配⾮常简单，⾸先在第⼀幅图像中选择⼀个关键...
概念比较冗长,大致可以理解为如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,我个人简单的理解为由那离自己最近的K个点来投票决定待分类数据归为哪一类。 这里我们直接调用opencv库中的KNN函数,使用较简单。该KNN匹配利用BF匹配后的数据进...