OPENCV中特征提取和匹配的步骤
1.定义特征提取器和描述子提取器:
cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector;
cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> descriptor;
2.设置提取器的类型(ORB\SIFT\SURF)
detector=cv::FeatureDetector::create("ORB");
// 如果使用 sift, surf ,之前要初始化nonfree模块
// cv::initModule_nonfree();
// _detector = cv::FeatureDetector::create( "SIFT" );
// _descriptor = cv::DescriptorExtractor::create( "SIFT" );
descriptor = cv::DescriptorExtractor::create("ORB");
3.提取关键点
vector<cv::KeyPoint> kp1,kp2;//关键点
detector->detect(rgb1,kp1);//提取关键点
detector->detect(rgb2,kp2);//提取关键点
4.计算描述子
cv::Mat desp1, desp2;
descriptor->compute( rgb1, kp1, desp1 );
descriptor->compute( rgb2, kp2, desp2 );
5.匹配描述子
vector< cv::DMatch > matches;
cv::BFMatcher matcher;
matcher.match( desp1, desp2, matches );
6.筛选匹配的特征点(去掉大于最小距离的二倍的匹配点)
// 筛选匹配,把距离太大的去掉
// 这里使用的准则是去掉大于2倍最小距离的匹配
vector< cv::DMatch > goodMatches;
double minDis = ;
for ( size_t i=; i<matches.size(); i++ )
{
if ( matches[i].distance < minDis )
minDis = matches[i].distance;
}for ( size_t i=; i<matches.size(); i++ )
{
if (matches[i].distance < *minDis)
goodMatches.push_back( matches[i] );
}
OPENCV中特征提取和匹配的步骤的更多相关文章
- 使用Opencv中matchTemplate模板匹配方法跟踪移动目标
模板匹配是一种在图像中定位目标的方法,通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动,计算特征相似性,以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率. 在Opencv中,模板匹配定义了6种相似性对比方式: C ...
- OpenCV中的模板匹配/Filter2d
1.模板匹配 模板匹配是在图像中寻找目标的方法之一.Come On, Boy.我们一起来看看模板匹配到底是怎么回事. 参考链接:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2 ...
- Opencv Sift算子特征提取与匹配
SIFT算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点(关键点),用128维方向向量的方式对特征点进行描述,最后通过对比描述向量实现目标匹配. 概括起来主要有三大步骤: 1.提取关键点: 2.对关键点附加 ...
- 立体视觉-opencv中立体匹配相关代码
三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMS ...
- [OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (六)
部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • ...
- 使用GDI+显示OpenCV中的图像IplImage
OpenCV虽然自带了轻量级的界面库HighGUI,但是支持的图像化元素实在是太少了,一般只在前期算法测试时使用.实际产品还是使用MFC库.因此本文记录了如何在GDI+中显示OpenCV中的IplIm ...
- [OpenCV-Python] OpenCV 中图像特征提取与描述 部分 V (一)
部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相 ...
- [OpenCV-Python] OpenCV 中图像特征提取与描述 部分 V (二)
部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函 ...
- 【计算机视觉】OpenCV篇(10) - 模式识别中的模板匹配
什么是模式识别? 它指的是,对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,从而达到对事物或现象进行描述.辨认.分类和解释的目的. 我们之所以可以很快辨别猫是猫.O不是0,就是因为在我们大脑中已经给猫 ...
随机推荐
- es集群搭建
1.复制5份es,版本要相同,且各个节点上jdk版本也要相同,否则会报数据同步格式不一致 invalid internal transport message format. 2.配置elastic ...
- redis 配置文件解释 以及集群部署
redis是一款开源的.高性能的键-值存储(key-value store),和memcached类似,redis常被称作是一款key-value内存存储系统或者内存数据库,同时由于它支持丰富的数据结 ...
- js导出excel文件
<div id="tablesDiv"> <table id="tabDiv1"> <tbody><tr> &l ...
- js前台计算两个日期的间隔时间
js前台计算两个日期的间隔时间(时间差)原创 2017年08月28日 16:09:43 标签:javascript 1144在后台传来两个时间字段,从中解析出两个字符串类型的日期格式 需要在前台解析出 ...
- JQuery+formValidator实现表单验证
<!-- 需求: 用户注册页面要有用户名.密码.确认密码.邮箱 用户名文本框:用户名不能为空,且必须为数字与字母的6到12位的组合 密码框:密码不能为空,最少6位,包括至少1个大写字母,1个小写 ...
- python Selenium启动chromedriver
从网上下载对应版本的chromedriver之后,里面的内容仅为一个.exe文件, 将其解压在chrome的安装目录下(C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\App ...
- PHP拦截器之__set()与__get()的理解与使用方法
“一般来说,总是把类的属性定义为private,这更符合现实的逻辑. 但是,对属性的读取和赋值操作是非常频繁的,因此在PHP5中,预定义了两个函数“__get()”和“__set()”来获取和赋值 ...
- Docker容器的基本了解和命令
一.docker和虚拟机的对比 特性 容器 虚拟机 启动 秒级 分钟级 硬盘使用 一般为MB 一般为GB 性能 接近原生 弱于 系统支持量 单机支持上千个容器 一般几十个 更高效的利用系统资源 更快速 ...
- Lombok快速入门
Lombok是简化开发的jar包 借用老师的图来说明
- vue项目性能优化,优化项目加载慢的问题
一. 对路由组件进行懒加载: 如果使用同步的方式加载组件,在首屏加载时会对网络资源加载加载比较多,资源比较大,加载速度比较慢.所以设置路由懒加载,按需加载会加速首屏渲染.在没有对路由进行懒加载时,在C ...