这里我们将使用OpenCV的ORB特征检测算法和FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)进行特征匹配。 示例代码 以下是一个简单的Python程序,它能够判断两张图片的相似性: importcv2defcalculate_similarity(image1_path,image2_path):# 读取图片img1=cv2.imread(image1_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)img2=cv2....
cv.IMREAD_GRAYSCALE)#打开灰度图像orb = cv.ORB_create()#创建SIFT检测器kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)#检测关键点和计算描述符kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)#检测关键点和计算描述符#定义FLANN参数FLANN_INDEX_LSH = 6index_params= dict(algorithm=FLANN_...
knn匹配: 1#coding:utf-823importcv245#按照灰度图像读入两张图片6img1 = cv2.imread("../data/logo1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)7img2 = cv2.imread("../data/album1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)89#获取特征提取器对象10orb =cv2.ORB_create()11#检测关键点和特征描述12keypoint1, desc1 =orb....
通过枚举的方式进行特征匹配,使用第一幅图像中一个特征的描述子,并使用一些距离计算将其与第二幅图像中的所有其他特征匹配,返回最近的一个。 opencv中提供的函数是:BFMatcher(normType,crossCheck) normType表示计算距离的方式(L1距离,即绝对值;L2距离,即平方;汉明距离,ORB使用) crossCheck:是否进行交叉匹配,默认fals...
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...
【教程】OpenCV+Python计算机视觉入门 · 83篇 之前我们讨论过了众多的特征检测算法,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点然后依次与第二幅图像的每个关...
8 利用orb进行检测后进行匹配两幅图片中的logo 9 10 """ 11 # 按照灰度图像的方式读入两幅图片 12 img1 = cv2.imread("../data/logo1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 13 img2 = cv2.imread("../data/album1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ...
近期一直研究图像的拼接问题。图像拼接前,找到各个图像的特征点是个非常关键的步骤。这期专栏,我将介绍两种较常用的特征匹配方法(基于OpenCV),Brute-Force匹配和FLANN匹配。 1、BF匹配 cv2.BFMatch(normType,crossCheck=True/False) 其中normType是用来指定要使用的距离测试类型。默认值为cv2.Norm_L2,适用于SIFT,SURF...
FLANN匹配 import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img1=cv.imread("image/work1.jpg",0) img2=cv.imread("image/work2.jpg",0) orb=cv.ORB_create() #创建一个orb特征检测器 kp1,des1=orb.detectAndCompute(img1,None) #计算img1中的特征点和描述符 ...
我们将看到如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配。我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器Brute-Force匹配器的基础 蛮力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。对于BF匹配器，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建...