. sift.detectAndComputer gray， None 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明：gray表示输入的图片 .cv .findHomography kpA, kpB, cv .RANSAC, reproThresh 计算出单应性矩阵 参数说明：kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代，reproThresh表 ...
2019-02-23 13:40 0 602 推荐指数：
1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2) # 对两个图像关键点进行连线操作 参数说明：imageA和imageB表示图片，kpsA和kpsB表示关键点， matches表示进过 ...
1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明：sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None) 找出图像中的关键点 参数说明: kp表示生成的关键点，gray表示输入的灰度图， 3. ret ...
1.cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params) 用于获得光流估计所需要的角点参数说明：old_gray表示输入图片，mask表示掩模，feature_params:maxCorners=100角点的最大 ...
1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片， cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img，mode, method) # 找出图中 ...
基于RANSAC的图像全景拼接 RANSAC算法 RANSAC是一种迭代算法,用来从观测数据中估算出数学模型的参数，此基础上便可以分离内群与离群数据。简单来说就是一般来讲观测的数据里经常会出现很多噪音，比如说像SIFT匹配有时就会因为不同地方有类似的图案导致匹配错误。而RANSAC就是通过反复 ...
1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片， cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img) 将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数 ...
7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明：img表示输入图片，text表示需要填写的文本str格式，loc表示文本在图中的位置，font_size可以使 ...
1. tracker = cv2.multiTracker_create() 获得追踪的初始化结果 2.cv2.TrackerKCF_create() 获得KCF追踪器 3.cv2.resize(frame, (w, h), cv2.INTER_AEAR) # 进行图像大小的重新变化参数 ...
