機器學習進階-案例實戰-圖像全景拼接-書籍SIFT特征點連接 1.cv2.drawMatches(對兩個圖像的關鍵點進行連線操作)
1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2) # 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 ...
原文：機器學習進階-案例實戰-圖像全景拼接-圖像全景拼接(RANSCA) 1.sift.detectAndComputer(獲得sift圖像關鍵點) 2.cv2.findHomography(計算單應性矩陣H) 3.cv2.warpPerspective(獲得單應性變化后的圖像) 4.cv2.line(對關鍵點位置進行連線畫圖)
. 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 .cv .findHomography kpA, kpB, cv .RANSAC, reproThresh 計算出單應性矩陣 參數說明：kpA表示圖像A關鍵點的坐標, kpB圖像B關鍵點的坐標, 使用隨機抽樣一致性算法來進行迭代，reproThresh表 ...
2019-02-23 13:40 0 602 推薦指數：
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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 ...
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1. tracker = cv2.multiTracker_create() 獲得追蹤的初始化結果 2.cv2.TrackerKCF_create() 獲得KCF追蹤器 3.cv2.resize(frame, (w, h), cv2.INTER_AEAR) # 進行圖像大小的重新變化參數 ...