.cv .drawMatches imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches : , None, flags 對兩個圖像關鍵點進行連線操作 參數說明：imageA和imageB表示圖片，kpsA和kpsB表示關鍵點， matches表示進過cv .BFMatcher獲得的匹配的索引值，也有距離， flags表示有幾個圖像 書籍的SIFT特征點連接： 第一步:使用sif ...
2019-02-23 11:54 0 4202 推薦指數：
1. sift.detectAndComputer(gray， None) # 計算出圖像的關鍵點和sift特征向量 參數說明：gray表示輸入的圖片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 計算出單應性矩陣 參數 ...
1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 實例化 參數說明：sift為實例化的sift函數 2. kp = sift.detect(gray, None) 找出圖像中的關鍵點 參數說明: kp表示生成的關鍵點，gray表示輸入的灰度圖， 3. ret ...
1.cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04) # 找出圖像中的角點 參數說明：gray表示輸入的灰度圖，2表示進行角點移動的卷積框，3表示后續進行梯度計算的sobel算子的大小，0.04表示角點響應R值的α值 角點檢測：主要是檢測一些邊角突出來的點，對於A和B ...
1.cv2.dilate(src, kernel, iteration) 參數說明: src表示輸入的圖片， kernel表示方框的大小， iteration表示迭代的次數 膨脹操作原理：存在一個kernel，在圖像上進行從左到右，從上到下的平移，如果方框中存在白色，那么這個方框內所有的顏色 ...
1. cv2.imread('cat.jpg'， cv2.IMGREAD_GRAYSCALE) # 使用imread讀入圖像(BGR順序), 使用IMGREAD_GRAYSCALE 使得讀入的圖片為灰度圖， 2. cv2.imshow('cat', img) # imshow表示展示圖片 ...
1.cv2.blur(img, (3, 3)) 進行均值濾波 參數說明：img表示輸入的圖片， (3, 3) 表示進行均值濾波的方框大小 2. cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示進行方框濾波， 參數 ...
1.cv2.add(dog_img, cat_img) # 進行圖片的加和 參數說明： cv2.add將兩個圖片進行加和，大於255的使用255計數 2.cv2.resize(img, (500, 414)) # 根絕給定的維度進行變化 cv2.resize(img ...
經過幾天的學習研究，終於完成了廣義霍夫變換（Generalised Hough transform）對特征點的篩選。此法不僅僅針對sift特征點，surf，Harris等特征點均可適用。 這幾天我發現關於廣義霍夫變換的資料少之又少，不過經過仔細研讀各方的資料，我對Generalised ...
