orb = cv.ORB_create() 1. 2. 第二步:寻找关键点和描述子 创建之后,就是主要的寻找关键点和计算描述子: # 寻找关键点 kp1 = orb.detect(img1) kp2 = orb.detect(img2) # 计算描述符 kp1, des1 = orb.compute(img1, kp1) # 计算哪张图片的用哪张图片的关键点。 kp2, des2 =
importcv2importnumpyasnp# 读取图像image=cv2.imread('image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 初始化ORB detectororb=cv2.ORB_create()# 找到关键点和描述子keypoints,descriptors=orb.detectAndCompute(image,None)# 绘制关键点output_image=cv2.drawKeypoints(image,keypoints,None,color=(0,255,0))# 显示结果cv2...
ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None) bf = cv.BFMatcher(cv.NORM_HAMMING, crossCheck = True) matches = bf.match(des1, des2) matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance) img3 = cv.drawMatches(img1, kp1...
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...
import cv2 as cv def ORB_Feature(img1, img2): # 初始化ORB orb = cv.ORB_create() # 寻找关键点 kp1 = orb.detect(img1) kp2 = orb.detect(img2) # 计算描述符 kp1, des1 = orb.compute(img1, kp1) kp2, des2 = orb.compute(img2, kp2) # 画出关键点 outimg1 = cv.drawKeypoints...
接下来我们使用Python编程语言来实现ORB特征提取算法。首先,我们需要导入OpenCV库,它提供了ORB算法的实现。 python import cv2 #读取图像 img = cv2.imread('image.png', 0) #创建ORB对象 orb = cv2.ORB_create() #使用ORB算法提取图像特征点和描述子 keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(img, None...
import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv.imread('simple.jpg',0)# 初始化ORB检测器orb = cv.ORB_create()# 用ORB寻找关键点kp = orb.detect(img,None)# 用ORB计算描述符kp, des = orb.compute(img, kp)# 仅绘制关键点的位置，而不绘制大小和方向img2 = ...
ORB in OpenCV import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('img.jpg') # Initiate ORB detector orb = cv2.ORB_create() # find the keypoints with ORB kp = orb.detect(img,None) # compute the descriptors with ORB ...
img2 = cv2.imread('./dataset/4.jpg')# 创建ORBorb = cv2.ORB_create()# 检测关键点并提取特征kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1,None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2,None)# 特征匹配:暴力匹配、汉明距离bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) ...
问Python cv2 ORB检测并计算返回“输入图像中的无效通道数”EN#ORB算法推导 ORB采用FAST （features from accelerated segment test） 算法来检测特征点。FAST核心思想就是找出那些卓尔不群的点，即拿一个点跟它周围的点比较，如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。 首先来做几个定义： U ...