有没有做博物馆的3d网站,wordpress关键词怎么设置,建网站 行业 销售额,重庆建设工程信息网查询成绩文章目录 前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析 前言 特征匹配是一种图像处理技术#xff0c;用于在不同图像之间寻找相似的特征点#xff0c;并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用#xff0c;包括目标识别、图像拼接、三维重建等。 一、… 文章目录 前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析 前言 特征匹配是一种图像处理技术用于在不同图像之间寻找相似的特征点并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用包括目标识别、图像拼接、三维重建等。 一、暴力匹配步骤分析 暴力匹配是一种简单直接的匹配方法它遍历所有特征点的描述符并计算它们之间的距离。然后根据距离进行排序选择距离最短的特征点作为匹配点。虽然暴力匹配方法简单但在特征点数量较大时计算开销较大。暴力匹配的具体步骤如下 特征点检测首先使用特征检测算法如SIFT、SURF、ORB等在图像中检测出关键点。这些关键点通常位于图像中的显著位置如角点、边缘等。 特征描述对于每个检测到的关键点计算其周围像素的特征描述符。这些描述符是一组向量用于描述关键点周围的图像信息。常见的特征描述算法包括SIFT描述符、SURF描述符、ORB描述符等。 特征匹配将一组特征点的描述符与另一组特征点的描述符进行匹配。常见的方法是计算描述符之间的距离如欧氏距离、汉明距离等并选择距离最近的特征点作为匹配点。 匹配筛选对匹配结果进行筛选和排序通常根据距离进行排序选择距离最短的特征点作为最佳匹配点。可以使用阈值或其他筛选方法来排除不可靠的匹配。 匹配验证和优化对匹配结果进行验证和优化例如使用RANSAC算法进行模型拟合和外点剔除以提高匹配的准确性和鲁棒性。
二、代码分析
首先来看一下完整代码如下 import cv2img1 cv2.imread(test.jpg)
img2cv2.imread(test1.jpg)# 初始化ORB特征点检测器
orb cv2.ORB_create()# 检测特征点与描述符
kp1, des1 orb.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 orb.detectAndCompute(img2,None)# 创建蛮力BF匹配器
bf cv2.BFMatcher_create(cv2.NORM_HAMMING, crossCheckTrue)# 匹配描述符
matches bf.match(des1,des2)# 画出10个匹配的描述符
img3 cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:10], None, flags2)cv2.imshow(show,img3)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows() 首先需要注意的是opencv提供了ORB特征点检测器所以在使用opencv进行特征匹配时我们通常使用ORB特征检测算法。在进行特征匹配之前要先进行ORB特征点检测器初始化初始化的代码为orb cv2.ORB_create()
接下来是其他函数介绍
一检测特征点与描述符函数
keypoints, descriptors orb.detectAndCompute(src,mask)
其中的两个参数为
1“src” 输入图像可以是灰度图像或彩色图像。
2“mask” 掩膜图像用于指定感兴趣区域。只有在掩膜图像中对应位置为非零值时才会进行特征检测和描述符计算。
函数返回两个值
1“keypoints” 检测到的关键点列表每个关键点包含其在图像中的坐标和其他属性。
2“descriptors” 关键点的描述符矩阵每一行对应一个关键点的描述符。 二创建 BFMatcher 对象
cv2.BFMatcher_create(normType, crossCheck)
其中两个参数分别为
1“normType” 可选参数指定距离度量的类型。默认值为 cv2.NORM_L2表示使用欧氏距离。还可以选择 cv2.NORM_L1、cv2.NORM_HAMMING 或 cv2.NORM_HAMMING2 等其他距离度量类型
2“crossCheck” 可选参数指定是否进行交叉验证。默认值为 False表示不进行交叉验证。如果设置为 True则只有当两个特征点的最佳匹配互为最近邻时才认为匹配成功 函数返回一个 Brute-Force Matcher 对象可以用于进行特征匹配 三匹配描述符
bf.match(queryDescriptors,trainDescriptors)
其中的两个参数分别为
1“queryDescriptors” 是需要匹配的图像特征向量
2“trainDescriptors” 是被匹配的图像特征向量 四画出匹配结果
cv2.drawMatches(src1,kp1,src2,kp2,match,matchesMask,flags)
1“src1” 第一幅图像通常是查询图像或原始图像
2“kp1” 第一幅图像的关键点列表
3“src2” 第二幅图像通常是训练图像或匹配图像
4“kp2” 第二幅图像的关键点列表
5“match” 匹配结果列表包含匹配的特征点对
6“matchesMask” 是决定需要绘制哪些图像为空则全部绘制
7“flags” 是指定绘图的标志位0 为全部绘制2 为绘制 match 匹配 中的4 为不同的绘制样式
