我正在使用特征提取(sift、orb)进行物体检测。 我想从对象(训练图像)的不同视角提取ORB特征,然后将它们与查询图像匹配。 我面临的问题是:如何从来自图像不同视角的关键点中创建良好的单应性,这些关键点当然具有不同的大小? 编辑 我考虑为每个训练图像创建一个单应性,例如获得3-4个...
我正在尝试使用ORB检测关键点,一切都很好,直到我切换到OpenCV 2.4.9。 首先,似乎关键点的数量减少了,对于一些图像,没有检测到关键点: 这是我的代码编译两个版本: (2.3.1 和 2.4.9)#include <iostream> #include <ope...
我正在尝试使用OpenCV来检测和提取图像中的ORB特征。 然而,我得到的图像并没有被标准化(大小不同,分辨率不同等)。 我想知道在提取ORB特征之前是否需要对图像进行标准化,以便能够在图像之间进行匹配? 我知道特征检测是尺度不变的,但我不确定这对于图像分辨率意味着什么(例如,两个大小相...
我正在使用ORB特征检测器来寻找两张图片之间的匹配,使用以下代码: FeatureDetector detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.ORB); DescriptorExtractor descriptor =...
我将尝试使用OpenCV ORB算法来匹配两张图片,具体步骤可以参考这个教程。以下是我的代码: import numpy as np import cv2 import six import pyparsing import dateutil from matplotlib import p...
我正在使用SURF描述符进行图像匹配。我计划将给定的图像与图像数据库进行匹配。 import cv2 import numpy as np surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create(400) img1 = cv2.imread('box.png',0) img2...
我正在使用OpenCV 3.2 我尝试使用FLANN以比暴力匹配更快地匹配特征描述符。 // Ratio to the second neighbor to consider a good match. #define RATIO 0.75 void matchFeatures(c...
我正在使用OpenCV 2.4.9的ORB算法和Python来比较图像。ORB算法不会作为百分比返回相似度得分。有没有办法实现这个功能? 使用ORB比较图像的代码如下: img1 = cv2.imread("img11.jpg",0) img2 = cv2.imread("img2.jp...
我正在使用OpenCV 2.4.3的C ++接口在两张图片之间查找匹配点。首次尝试使用SURF算法,唯一的问题是耗时较长,因此我尝试了新的FREAK特征提取器。使用SURF进行检测和FREAK进行描述后,我发现FREAK将关键点数量减少了近一半,导致匹配结果不足。因此,我尝试使用FAST算法来...
我正在尝试创建一个C++程序,其中有很多图像在列表中与一个输入图像进行比较。我已经将整个程序工作起来,并且程序正在创建DMatch匹配项。 现在我正在尝试确定与源图像相比的图像列表中哪个是最佳匹配。我首先尝试只比较图像之间有多少匹配项来完成这个任务,但问题是当生成的图像具有很多关键点时,它们...