然后使用match函数进行特征点匹配,返回的对象是DMatch对象,该对象具有以下属性: DMatch.distance 描述符之间的距离,越小越好。 DMatch.trainIdx 训练描述符(第二幅图的)中描述符的索引。 DMatch.queryIdx 查询描述符(第一幅图的)中描述符的索引。 DMatch.imgIdx 训练图像的索引。 最后用 drawMatches 绘制匹配的特...
暴力匹配器对象的 match()方法返回每个关键点的最佳匹配结果,其基本格式如下: ms = bf.match(des1, des2) 参数说明: ms:返回的匹配结果,它是一个 DMatch 对象列表。每个 DMatch 对象表示关键点的-个匹配结果,其 distance 属性表示距离,值越小匹配度越高 des1:查询描述符 des2:训练描述符 获得匹配结果后,...
DescriptorExtractor类派生类多个子类用以获取不同类型特征描述子,如:SiftDescriptorExtractor(源码直接定义的是SIFT,这两者等价,具体见opencv图像特征点的提取和匹配(一))、SurfDescriptorExtractor(等价于SURF类)、OrbDescriptorExtractor(等价于ORB)、BriefDescriptorExtractor、CalonderDescriptorExtractor、OpponentColorDescriptorExtracto...
2.2 找到最佳匹配:DescriptorMatcher::match方法 2.3 程序实例 #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp> #include<opencv2/legacy/legacy.hpp> #include <iostream> using namespace cv;...
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...
DMatch.distance-描述符之间的距离。越低越好。DMatch.trainIdx-火车描述符中的描述符索引DMatch.queryIdx-查询描述符中的描述符索引DMatch.imgIdx-火车图像的索引。带有SIFT描述符和比例测试的Brute-Force匹配 这次，我们将使用BFMatcher.knnMatch()获得k个最佳匹配。在此示例中，我们将k = 2，以便可以应用D.Lowe在...
1. OpenCV使用位于modules/python/src2中的一些Python脚本,从C ++头自动生成这些包装器函数。 2.2 自动监测脚本:modules/python / CMakeFiles.txt 1. 首先,modules/python / CMakeFiles.txt是一个CMake脚本,用于检查要扩展到Python的模块。 2. 它将自动检查所有要扩展的模块并获取其头文件。
·DMatch.imgIdx - 训练图像的索引 用SIFT描述子和比率测试的Brute-Force 匹配 这次,我们使用BFMatcher.knnMatch()来获得k个最匹配的。在这个例子里,我们设置k=2这样我们可以应用比率检测。 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt ...
# DMatch.imgIdx - 训练图像的索引。 2.K-最近邻匹配 KNN算法可能是最简单的机器学习算法,即给定一个已训练的数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,则判定该输入实例同属此类。 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...
越低越好。# DMatch.trainIdx - 训练描述符中描述符的索引# DMatch.queryIdx - 查询描述符中描述符的索引# DMatch.imgIdx - 训练图像的索引。 AI代码助手复制代码 2.K-最近邻匹配 KNN算法可能是最简单的机器学习算法,即给定一个已训练的数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,...