OpenCV2簡單的特征匹配
特征的匹配大致可以分為3個步驟： 特征的提取 計算特征向量 特征匹配 對於3個步驟，在OpenCV2中都進行了封裝。所有的特征提取方法都實現FeatureDetector接口，DescriptorExtractor接口則封裝了對特征向量（特征描述符）的提取，而所有特征 ...
原文：OpenCV2:特征匹配及其優化
在OpenCV 簡單的特征匹配中對使用OpenCV 進行特征匹配的步驟做了一個簡單的介紹，其匹配出的結果是非常粗糙的，在這篇文章中對使用OpenCV 進行匹配的細化做一個簡單的總結。主要包括以下幾個內容： DescriptorMatcher DMatcher KNN匹配 計算兩視圖的基礎矩陣F，並細化匹配結果 計算兩視圖的單應矩陣H，並細化匹配結果 DescriptorMatcher 和 DMat ...
2015-03-12 22:08 19 67065 推薦指數：
相關推薦
OpenCV 之 特征匹配
OpenCV 中有兩種特征匹配方法：暴力匹配 (Brute force matching) 和 最近鄰匹配 (Nearest Neighbors matching) 它們都繼承自 DescriptorMatcher，是基於特征描述符距離的匹配，根據描述符的不同，距離可以是 ...
opencv2中matchTemplate源碼分析與優化（一）
在opencv代碼中，matchTemplate函數保存在文件imgproc文件夾下的templmatch.cpp中。主要包括下面三個函數： void crossCorr( const Mat& img, const Mat& _templ, Mat& corr,Size ...
OPENCV中特征提取和匹配的步驟
1.定義特征提取器和描述子提取器： 2.設置提取器的類型（ORB\SIFT\SURF） 3.提取關鍵點 4.計算描述子 5.匹配描述子 6.篩選匹配的特征點（去掉大於最小距離的二倍的匹配點） ...
OpenCV-Python 特征匹配 | 四十四
目標 在本章中， 我們將看到如何將一個圖像中的特征與其他圖像進行匹配。 我們將在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器 Brute-Force匹配器的基礎 蠻力匹配器很簡單。它使用第一組中一個特征的描述符，並使用一些距離計算將其與第二組 ...
OpenCV——SIFT特征檢測與匹配
SIFT特征和SURF特征比較 比較項目 SIFT SURF 尺度空間極值檢測 使用高斯濾波器，根據不同尺度的高斯差(DOG)圖像尋找局部極值 使用方形濾波器，利用海森矩陣的行列式值檢測極值，並利用積分圖加速運算 ...
OpenCV——ORB特征檢測與匹配
原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/S4b1OGjRWX1kktefyHAo8A 匹配 ...
OpenCV教程(48) 特征值匹配
OpenCV中通過下面的代碼，可以匹配兩幅的圖像的特征值。 // Read input images cv::Mat image1= cv::imread("../church01.jpg",0); cv::Mat image2= cv::imread ...