第一步:导入库,图片,创建ORB对象 第二步:寻找关键点和描述子 第三步:进行匹配 第四步:对匹配点进行筛选 第五步:绘制结果图 完整代码 特征提取和匹配 SIFT已经获取专利,所以OpenCV不用调用,我们用ORB来代替SIFT特征,在这篇文章里我们直接谈如何用代码实现。 OpenCV的ORB特征 第一步:导入库,图片,创建ORB对象 导...
ORB算法的第一步是定位训练图像中的所有关键点。找到关键点后,ORB会创建相应的二进制特征向量,并在ORB描述符中将它们组合在一起。 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 = 5...
找到关键点后,ORB会创建相应的二进制特征向量,并在ORB描述符中将它们组合在一起。 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, edgeTh...
img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #创建ORB对象 orb=cv2.ORB_create() kpoint,des=orb.detectAndCompute(img_gray,None)#同时进行检测关键点和计算描述子,每个关键点的描述子由32个值的向量组成 print(des.shape) #画出检测点 cv2.drawKeypoints(img_gray,kpoint,img) cv2.imshow('ORB',im...
这是因为拼接的图片之间必须要有相似的区域以保证拼接结果的准确性和完整性。本文主要简单描述如何用 Python 和 OpenCV 库实现两张图片的自动拼合。 5. 研究内容 为什么引入ORB 嗯,跟Harris一样,如果你运行过SIFT,也一定有所感悟。即便它集尺度不变、旋转不变、光变不敏感等优点于一身,但是它运行实在是慢了点。
使用OpenCV中的ORB特征检测算法需要使用以下步骤: 1. 创建ORB对象:使用cv2.ORB_create(方法创建ORB对象。 3. 绘制特征点:使用cv2.drawKeypoints(方法绘制特征点,传入原始图像、特征点和输出图像。 二、BF暴力匹配 BF(Brute-Force)暴力匹配是一种简单但较慢的特征点匹配算法。它通过计算两组特征点之间的欧氏距离,找...
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...
ORB特征匹配步骤: 读取两幅图片,直接读取灰度图 创建ORB对象orb=cv2.ORB_creat() 分别检测两幅图的特征点和描述符kp1,des1=orb.detectAndCompute(gray1, None) 暴力匹配BFMatcher实现匹配,创建BFMatcher对象,并计算des1与des2之间匹配信息,最后排序。 bf=cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING,crossCheck=True) matc...
在继续此秘籍之前,您需要安装 OpenCV 3.0(或更高版本)Python API 包。 操作步骤 您需要完成以下步骤: 导入模块: 代码语言:javascript 复制 import cv2 import numpy as np 生成初始点集。 然后通过将旋转矩阵应用于初始点来创建一组旋转点。 此外,向旋转点添加一部分噪声: ...
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 kp2,des2=orb.detectAndCompute(img2,None) #计算img2中的 bf = cv.BFMatcher(cv.NORM_HAMMING,crossCheck=True) #建立匹配关系 ...