openmv 数字识别特征点匹配

在OpenMV中，数字识别可以使用特征点匹配的方法。特征点匹配是通过计算两个图像之间的相似度来确定它们是否匹配。在OpenMV中，可以使用match_descriptor函数来进行特征点匹配。该函数接受两个参数，即两个图像的特征点描述符，然后计算它们之间的相似度。如果相似度大于设定的阈值，就可以判定它们是匹配的。\[1\]

特征点匹配的优点是可以将数字框出来，并确定数字大致的位置，从而进行更好的判断。然而，特征点匹配的缺点是需要保证识别时的图像和模板拍照时的图像完全一样，最好是先固定再拍摄模板。\[2\]

在OpenMV中，可以使用find_keypoints函数来找到图像的特征点，并使用draw_keypoints函数将特征点画出来，以便检查是否正确找到了目标的特征点。\[3\]通过这些步骤，可以进行数字识别的特征点匹配。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Openmv第五天之特征点匹配和测距](https://blog.csdn.net/weixin_63163242/article/details/128418930)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [openmv数字识别之模板匹配和训练集](https://blog.csdn.net/m0_74855292/article/details/131305923)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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