detector.addTemplate detector.match分别怎么组合运用,请写出示例python代码
时间: 2024-02-03 10:15:33 浏览: 26
`detector.addTemplate()` 用于添加模板图像, `detector.match()` 用于在输入图像中匹配模板图像。将两者结合使用,可以实现模板匹配的目的。下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
# 读取模板图像和输入图像
template_img = cv2.imread('template.png', 0)
input_img = cv2.imread('input.png', 0)
# 创建ORB特征检测器
orb = cv2.ORB_create()
# 在模板图像上检测特征点和描述符
template_kp, template_des = orb.detectAndCompute(template_img, None)
# 创建特征匹配器对象
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
# 将模板图像添加到特征检测器中
detector = cv2.BOWImgDescriptorExtractor(orb, bf)
detector.setVocabulary(template_des)
# 在输入图像中检测特征点和描述符
input_kp, input_des = orb.detectAndCompute(input_img, None)
# 匹配模板图像
matches = detector.match(input_des)
# 绘制匹配结果
result_img = cv2.drawMatches(template_img, template_kp, input_img, input_kp, matches, None)
cv2.imshow('Result', result_img)
cv2.waitKey(0)
```
在此示例中,我们首先使用ORB特征检测器检测模板图像和输入图像的特征点和描述符。然后,我们使用BFMatcher特征匹配器对象将模板图像的描述符集合设置为特征检测器的词汇表,然后使用 `detector.match()` 方法在输入图像中匹配模板图像。最后,我们绘制了匹配结果,并将其显示在屏幕上。