openmv 特征点匹配识别数字

在OpenMV中，可以使用特征点匹配来识别数字。首先，使用`img.find_keypoints()`函数在图像中找到特征点。该函数有三个参数，`max_keypoints`表示特征点的最大数量，`threshold`表示特征点的阈值，`scale_factor`表示比例因子。较高的比例因子可以提高运行速度，但图像匹配可能会相应较差。建议使用介于1.35到1.5之间的值。\[3\]

接下来，使用`image.match_descriptor()`函数进行特征点匹配。该函数有三个参数，`kpts1`表示第一次找到的特征点，`kpts2`表示第二次找到的特征点，`threshold`表示匹配的阈值。如果匹配的个数大于设定的阈值，就可以判定它们是同一个物体。\[1\]

在识别过程中，可以使用`img.draw_keypoints()`函数将特征点画出来，以便检查是否找到了正确的特征点。\[2\]

综上所述，通过在图像中找到特征点，并使用特征点匹配函数进行匹配，可以实现OpenMV特征点匹配识别数字的功能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *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]
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