我们将使用 OpenCV 的 ORB 实现定位关键点并创建相应的 ORB 描述符。ORB 算法的参数是使用orb_create()函数设置的。orb_create()函数的参数及其默认值如下: cv2.ORB_create(nfeatures = 500, scaleFactor = 1.2, nlevels = 8, edgeThreshold = 31, firstLevel = 0, WTA_K = 2, scoreType = HARRIS_SCOR...
importcv2# Load an imageimage=cv2.imread("image.jpg")# Create an instance of ORBorb=cv2.ORB_create()# Detect and compute keypointskeypoints,descriptors=orb.detectAndCompute(image,None)# Draw keypoints on the imageimage_with_keypoints=cv2.drawKeypoints(image,keypoints,None)# Display the imag...
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...
测试代码: importcv2 as cvdefORB_Feature(img1, img2):#初始化ORBorb =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(img1, keypoints=kp1,...
ORB_create() # 检测关键点和描述符 kp, des = orb.detectAndCompute(img, None) # 打印关键点数量 print(f'Detected {len(kp)} keypoints.') 2. 建立数据库 假设我们有一个包含多张图片的数据库,我们需要对每张图片执行相同的特征提取过程,并将结果存储起来。这里为了简化,我们仅展示一个示例图片的处理...
一、ORB算法 1.算法简介 ORB 是 Oriented Fast and Rotated Brief 的简称,可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量,这些特征向量可以用来识别图像中的对象。 其中,Fast 和 Brief 分别是特征检测算法和向量创建算法。ORB 首先会从图像中查找特殊区域,称为关键点。关键点即图像中突出的小区域,比如角点,比如它们具有...
- `cv2.SIFT_create()`: 创建SIFT特征检测器。 - `cv2.SURF_create()`: 创建SURF特征检测器。 - `cv2.BRISK_create()`: 创建BRISK特征检测器。 - `cv2.ORB_create()`: 创建ORB特征检测器。 5. **机器学习和目标检测**: - `cv2.CascadeClassifier(xml_file)`: 创建级联分类器。
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) #绘制特征点 img_keypoints = cv2.drawKeypoints...
orb=cv2.ORB_create()# 初始化Brute-Force匹配器 bf=cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING,crossCheck=True) 4. 检测目标图像的特征点和描述子 # 检测目标图像的特征点和描述子 keypoints_target,descriptors_target=orb.detectAndCompute(target_image,None) ...
import numpy as npimport cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltimg1 = cv.imread('box.png',cv.IMREAD_GRAYSCALE) # 索引图像img2 = cv.imread('box_in_scene.png',cv.IMREAD_GRAYSCALE) # 训练图像# 初始化ORB检测器orb = cv.ORB_create()# 基于ORB找到关键点和检测器kp1, des1 = orb.d...