points1 = np.array([list(keypoint1[x.queryIdx].pt) for x in good_matches]).astype(int)有什么用

时间: 2023-06-25 07:07:48 浏览: 127
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narf_keypoint.rar_narf关键点提取

这段代码将从Good Matches中提取出所有关键点1的坐标，并将其存储在一个Numpy数组points1中。具体来说，它使用了以下步骤： 1. 遍历good_matches列表中的所有匹配项。 2. 对于每个匹配项，使用x.queryIdx获取关键点1的索引值。 3. 使用keypoint1[x.queryIdx].pt获取关键点1的坐标，并将其作为列表添加到一个新的列表中。 4. 最后，将这个列表转换为一个Numpy数组，并将其类型转换为int类型。 这个数组可以用于后续的计算，例如计算变换矩阵或绘制匹配线。
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points1 = np.array([list(keypoint1[x.queryIdx].pt) for x in good_matches]).astype(int) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'queryIdx'

points1 = np.array([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).astype(int) points2 = np.array([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).astype(int) 在上面的代码中，kp1 和 kp2 是分别在两张...

def matched_points(K, img_depth1, img_depth2, keypoint1, keypoint2, good_matches): # 将good_matches转换为cv2.DMatch类型 good_matches = [cv2.DMatch(*match) for match in good_matches] # 测试图像特征点坐标列表(->int) points1 = np.array([list(keypoint1[x.queryIdx].pt) for x in good_matches]).astype(int) # 样本图像特征点坐标列表(->int)，PnP 3D-2D中的2D points2 = np.array([list(keypoint2[x.trainIdx].pt) for x in good_matches]).astype(int) points_3d1 = [] points_3d2 = [] for i in range(points1.shape[0]): depth1 = img_depth1[points1[i][1], points1[i][0]] # 深度信息，由于imread得到宽高顺序，所以1,0 depth2 = img_depth2[points2[i][1], points2[i][0]] if depth1 == 0 or depth2 == 0: # 没有读取到深度->bad depth continue # 坐标转化为归一化坐标 point1 = pixel2cam(points1[i], K) point2 = pixel2cam(points2[i], K) # 读取深度，这里除以5000不太清楚是固定步骤还是说可改参数( dd1 = depth1 / 5000.0 dd2 = depth2 / 5000.0 points_3d1.append([point1[1] * dd1, point1[0] * dd1, dd1]) # 世界坐标系坐标 points_3d2.append([point2[1] * dd2, point2[0] * dd2, dd2]) # 相机图像坐标系坐标 points_3d1 = np.array(points_3d1).astype(np.float64) points_3d2 = np.array(points_3d2).astype(np.float64) return points_3d1, points_3d2

具体来说，该函数的输入参数包括相机内参矩阵K、两张图像的深度图img_depth1和img_depth2、以及两张图像中的特征点keypoint1和keypoint2以及它们之间的匹配good_matches。该函数的输出结果包括points_3d1和points_...

可以解决AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'queryIdx问题吗，这部分的代码是def matched_points(K, img_depth1, img_depth2, keypoint1, keypoint2, good_matches): # 测试图像特征点坐标列表(->int) points1 = np.array([list(keypoint1[x.queryIdx].pt) for x in good_matches]).astype(int) # 样本图像特征点坐标列表(->int)，PnP 3D-2D中的2D points2 = np.array([list(keypoint2[x.trainIdx].pt) for x in good_matches]).astype(int) points_3d1 = [] points_3d2 = [] # shape函数是Numpy中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度 for i in range(points1.shape[0]): depth1 = img_depth1[points1[i][1], points1[i][0]] # 深度信息，由于imread得到宽高顺序，所以1,0 depth2 = img_depth2[points2[i][1], points2[i][0]] if depth1 == 0 or depth2 == 0: # 没有读取到深度->bad depth continue # 坐标转化为归一化坐标 point1 = pixel2cam(points1[i], K) point2 = pixel2cam(points2[i], K) # 读取深度，这里除以5000不太清楚是固定步骤还是说可改参数( dd1 = point1 / 5000.0 dd2 = point2 / 5000.0 points_3d1.append([point1[1] * dd1, point1[0] * dd1, dd1]) # 世界坐标系坐标 points_3d2.append([point2[1] * dd2, point2[0] * dd2, dd2]) # 相机图像坐标系坐标 points_3d1 = np.array(points_3d1).astype(np.float64) points_3d2 = np.array(points_3d2).astype(np.float64) return points_3d1, points_3d2

points1 = np.array([list(keypoint1[x.queryIdx].pt) for x in good_matches]).astype(int) # 样本图像特征点坐标列表(->int)，PnP 3D-2D中的2D points2 = np.array([list(keypoint2[x.trainIdx].pt) for x in ...

src_pts = np.float32([keypoint1[m.queryIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([keypoint2[m.trainIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) outImg1 = cv2.drawMatches(img1, keypoint1, img2, keypoint2, goodMatchePoints, None, matchColor=(255, 0, 0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) cv2.imshow('outImg1', outImg1)是否输出了经过ransac算法优化的结果

corners = np.float32([[0, 0], [0, h-1], [w-1, h-1], [w-1, 0]]).reshape(-1, 1, 2) transformed_corners = cv2.perspectiveTransform(corners, M) # Draw the mapped corners on the second image outImg2 = cv2...

import cv2 import numpy as np # 读取两幅图像 img1 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\er_duibidu.jpg') img2 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\yi_duibidu.jpg') # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 绘制特征点连接图 img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 保存连接图 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pz.jpg', img3) # 保存第二幅图像 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg', result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Keypoint Matches", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Keypoint Matches", img3) cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进为对文件夹内的多幅图像进行配准拼接

src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography...

kp, desc = sift.detectAndCompute(img_gray, None) kp = np.array([p.pt for p in kp]).T

The ".pt" attribute of each keypoint object represents the (x,y) coordinates of the keypoint. Finally, the ".T" method transposes the numpy array so that each row represents a single keypoint ...

void ControlComply::VehiclePoseCalculation() { CONTROL_PARAM_IN para_in; para_in.cur_position.x_axis = mNavData.xAxis; para_in.cur_position.y_axis = mNavData.yAxis; para_in.cur_position.z_axis = mNavData.zAxis; para_in.cur_position.heading = mNavData.heading; para_in.key_point = mKeyPoint; // pubalgor.FindKeyPointByTargetPoint_P(mPathList,mNavData.xAxis,mNavData.yAxis); ros::param::get("forward_preview_dis", para_in.forward_preview_dis); ros::param::get("back_preview_dis", para_in.back_preview_dis); ros::param::get("preview_time", para_in.preview_time); ros::param::get("curve_preview_dis", para_in.curve_preview_dis); ros::param::get("preview_time2", para_in.preview_time2); para_in.cur_gear = mGear; para_in.vehicle_speed = mNavData.gpsSpeed; BiaAngleCalculate(mPathList, para_in, mControlData); // std::cout<<"keypoint ="<<mKeyPoint<<std::endl; // std::cout<<"xyz_array[0].x_axis = "<<xyz_array[0].x_axis<<", "<<"xyz_array[0].y_axis = // "<<xyz_array[0].y_axis<<std::endl; // std::cout<<"car x = "<<mNavData.xAxis<<", "<<"car y = "<<mNavData.yAxis<<std::endl; }

然后，将车辆的当前位置和航向角从相应的成员变量（如mNavData.xAxis、mNavData.yAxis和mNavData.heading）中获取，并将它们分别赋值给para_in.cur_position.x_axis、para_in.cur_position.y_axis和para_...

解释如下代码：def draw_matches(img1, kp1, img2, kp2, matches, color=None): """Draws lines between matching keypoints of two images. Keypoints not in a matching pair are not drawn. Args: img1: An openCV image ndarray in a grayscale or color format. kp1: A list of cv2.KeyPoint objects for img1. img2: An openCV image ndarray of the same format and with the same element type as img1. kp2: A list of cv2.KeyPoint objects for img2. matches: A list of DMatch objects whose trainIdx attribute refers to img1 keypoints and whose queryIdx attribute refers to img2 keypoints. """ # We're drawing them side by side. Get dimensions accordingly. # Handle both color and grayscale images. if len(img1.shape) == 3: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1], img1.shape[2]) elif len(img1.shape) == 2: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1]) new_img = np.zeros(new_shape, type(img1.flat[0])) # Place images onto the new image. new_img[0:img1.shape[0],0:img1.shape[1]] = img1 new_img[0:img2.shape[0],img1.shape[1]:img1.shape[1]+img2.shape[1]] = img2 # Draw lines between matches. Make sure to offset kp coords in second image appropriately. r = 2 thickness = 1 print(len(kp1),len(kp2), len(matches) ) if color: c = color for m in matches[0:20]: # Generate random color for RGB/BGR and grayscale images as needed. if not color: c = np.random.randint(0,256,3) if len(img1.shape) == 3 else np.random.randint(0,256) # So the keypoint locs are stored as a tuple of floats. cv2.line(), like most other things, # wants locs as a tuple of ints. c = [255,255,255] end1 = tuple(np.round(kp1[m.queryIdx].pt).astype(int)) end2 = tuple(np.round(kp2[m.trainIdx].pt).astype(int) + np.array([img1.shape[1], 0])) cv2.line(new_img, end1, end2, c, thickness) cv2.circle(new_img, end1, r, c, thickness) cv2.circle(new_img, end2, r, c, thickness) plt.figure(figsize=(15,15)) plt.imshow(new_img) plt.show()

函数的输入参数包括：img1，kp1，img2，kp2，matches，以及连接线的颜色(color)。 函数首先根据输入的两张图片的大小创建一个新的图像，用于在其中绘制匹配关键点。然后将输入的两张图片分别放置在新图像的左侧和...

import cv2 def dense_sift(img_path, feature_scale=20): img = cv2.imread(img_path) gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.SIFT_create() step_size = int(img.shape[0]/10) kp = [cv2.KeyPoint(x, y, feature_scale) for y in range(0, gray.shape[0], step_size) for x in range(0, gray.shape[1], step_size)] kp,des = sift.compute(gray, kp) x=1 return kp, des # 使用函数 kp, des = dense_sift('D:/ALL_DATA/3510pic/zbathtub/bathtub_0001(1).png') feature_scale=20是什么意思？

在这段代码中，feature_scale 是 dense_sift 函数的一个参数。它用于设置特征点的尺度大小，具体来说，它决定了SIFT算法中检测到的关键点的尺度。SIFT算法会在不同尺度下检测图像中的特征点，这些特征点可以用来...

我对superpoint在github上发布的superpoint_v1.pth文件进行了修改，想提取原图像的特征点并绘制，修改的部分代码如下 ： start1 = time.time() pts, desc, heatmap = fe.run(img) # 转换特征点为cv2.KeyPoint对象 cv_keypoints = [cv2.KeyPoint(point[0], point[1], 1) for point in pts[0]] image_color = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制特征点 image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image_color, cv_keypoints, None, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) cv2.imshow('Image with Keypoints', image_with_keypoints) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 错误信息如下： Traceback (most recent call last): File "D:/SuperPointPretrainedNetwork-master/demo1.py", line 683, in <module> flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) cv2.error: C:\projects\opencv-python\opencv\modules\features2d\src\draw.cpp:108: error: (-5) Incorrect type of input image. in function cv::drawKeypoints warning: Error opening file (/build/opencv/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp:792) warning: ./assets/icl_snippet/ (/build/opencv/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp:793) 我改如何修改

1. 确保 img 是正确的灰度图像。可以使用 cv2.imread 读取图像，并在读取时指定 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 参数。 2. 使用 cv2.cvtColor 将读取的灰度图像转换为彩色图像时，确保正确指定转换的颜色空间。例如，...

kps = np.float32([kp.pt for kp in kps])

It extracts the coordinates of each keypoint using the "pt" attribute, which contains the (x, y) coordinates of the keypoint. The resulting NumPy array will have a shape of (N, 2), where N is the ...

class Settings(object): DEBUG = False LOG_DIR = None LOG_FILE = "log.txt" RESIZE_METHOD = staticmethod(cocos_min_strategy) # keypoint matching: kaze/brisk/akaze/orb, contrib: sift/surf/brief CVSTRATEGY = ["mstpl", "tpl", "sift", "brisk"] if LooseVersion('3.4.2') < LooseVersion(cv2.__version__) < LooseVersion('4.4.0'): CVSTRATEGY = ["mstpl", "tpl", "brisk"] KEYPOINT_MATCHING_PREDICTION = True THRESHOLD = 0.7 # [0, 1] THRESHOLD_STRICT = None # dedicated parameter for assert_exists OPDELAY = 0.1 FIND_TIMEOUT = 20 FIND_TIMEOUT_TMP = 3 PROJECT_ROOT = os.environ.get("PROJECT_ROOT", "") # for using other script SNAPSHOT_QUALITY = 10 # 1-100 https://pillow.readthedocs.io/en/5.1.x/handbook/image-file-formats.html#jpeg # Image compression size, e.g. 1200, means that the size of the screenshot does not exceed 1200*1200 IMAGE_MAXSIZE = os.environ.get("IMAGE_MAXSIZE", None) SAVE_IMAGE = True

- KEYPOINT_MATCHING_PREDICTION：布尔值，表示是否进行关键点匹配的预测。 - THRESHOLD：浮点数，表示阈值的大小，取值范围为 [0, 1]。 - THRESHOLD_STRICT：None 或者浮点数，用于特定情况下的断言存在的...

np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2)

The keypoint coordinates are accessed using the queryIdx attribute of the matches object "m" and the pt attribute of the corresponding keypoint in kp1. The reshape function is used to convert the 1D ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86158\PycharmProjects\pythonProject\11111111.py", line 22, in <module> kp_left, des_left = orb.compute(img_left, [cv2.KeyPoint(x[1], x[0], 5) for x in keypoints_left]) File "C:\Users\86158\PycharmProjects\pythonProject\11111111.py", line 22, in kp_left, des_left = orb.compute(img_left, [cv2.KeyPoint(x[1], x[0], 5) for x in keypoints_left]) cv2.error: OpenCV(4.6.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'KeyPoint' > Overload resolution failed: > - Argument 'x' can not be safely parsed to 'float'

keypoints_left = np.float32([np.array([x[1], x[0]], dtype=np.float32) for x in np.argwhere(harris_left > 0.01 * harris_left.max())]) keypoints_right = np.float32([np.array([x[1], x[0]], dtype=np.float...
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【损失函数与批量梯度下降】：分析批量大小对损失函数影响，优化模型学习路径

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在选择运算放大器以及考虑供电对模拟电路性能的影响时，您需要掌握一系列的关键参数和设计准则。这包括运算放大器的增益带宽积（GBWP）、输入偏置电流、输入偏置电压、输入失调电压、供电范围、共模抑制比（CMRR）、电源抑制比（PSRR）等。合理的选择运算放大器需考虑电路的输入和输出范围、负载大小、信号频率、温度系数、噪声水平等因素。而供电对性能的影响则体现在供电电压的稳定性、供电噪声、电源电流消耗、电源抑制比等方面。为了深入理解这些概念及其在设计中的应用，请参考《模拟电路设计：艺术、科学与个性》一书，该书由模拟电路设计领域的大师Jim Williams所著。您将通过书中的丰富案例学习如何针对不同应用