cv2.ORB_create

时间: 2024-10-20 10:12:25 浏览: 40
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orb&sift_SIFT算法_orb_python_

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`cv2.ORB_create`是OpenCV（Computer Vision Library）库中的一个函数，用于创建一个快速、稳定的特征检测器，称为ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）。它基于FAST关键点检测算法（Fast Adaptive Scale and Translation Detection）和BRIEF描述符生成器，常用于图像匹配、物体识别等计算机视觉任务。 这个函数接受一些参数，如最大关键点数、旋转不变性等级、尺度级数等，可以自定义特征检测的性能。它的基本语法如下： ```python orb = cv2.ORB_create(nfeatures, edgeThreshold, scaleFactor, nlevels, firstLevel, WTA_K, scoreType) ``` 其中参数含义如下： - `nfeatures`: 预期的最大关键点数目。 - `edgeThreshold`: 边缘响应阈值。 - `scaleFactor`: 检测金字塔的缩放因子。 - `nlevels`: 错误级别数量。 - `firstLevel`: 错误金字塔开始的第一级。 - `WTA_K`: 局部极值选取的方式，0表示最近邻投票，1表示K近邻投票。 - `scoreType`: 描述符质量评分类型。 使用完ORB后，你可以调用其`detectAndCompute()`方法对图像进行关键点检测并计算描述符。
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zip

基于ORB算法的特征匹配.zip_ORB算法_opencv orb_orb_orb 特征匹配_基于ORB算法

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在OpenCV3.2.0下运行cv2.xfeatures2d.SIFT_create()报错

在OpenCV3.0版本之后，SIFT算法已经被移除到xfeatures2d模块中，需要单独安装。你可以尝试以下两种方法解决...orb = cv2.ORB_create() 注意：ORB算法与SIFT算法有不同的特点和适用场景，需要根据具体需求选择。

orb = cv2.ORB_create() keypoints, test_descriptors = orb.detectAndCompute(gray, None) test_descriptors = test_descriptors.astype(np.float32) test_label = svm_model.predict(test_descriptors) 解释一下

首先，使用ORB_create()函数创建ORB算法的实例。然后，使用detectAndCompute()函数检测输入灰度图像中的特征点，并计算出每个特征点的ORB描述子。接下来，将ORB描述子转换为float32数据类型，并使用训练好的SVM模型...

cv2.DescriptorMatcher_create()使用BruteForce的代码

orb = cv2.ORB_create() # 检测关键点和描述符 kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None) # 创建BruteForce匹配器 bf = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2....

import cv2 import numpy as np import os # 定义文件夹路径和结果保存路径 folder_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\images' result_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg' # 获取文件夹内所有图像路径 img_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.jpg')] # 遍历所有图像，进行配准拼接 result = cv2.imread(img_paths[0]) for i in range(1, len(img_paths)): img = cv2.imread(img_paths[i]) # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img, 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)] # 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(result, M, (result.shape[1] + img.shape[1], result.shape[0])) result[0:img.shape[0], result.shape[1]-img.shape[1]:] = img # 保存拼接结果 cv2.imwrite(result_path, result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库实现了ORB特征点匹配和图像拼接的功能。具体步骤如下： 1. 定义文件夹路径和结果保存路径。 2. 获取文件夹内所有图像路径。 3. 遍历所有图像，进行配准拼接。 4. 将两幅图像转换为灰度...

cv2.xfeatures2d.BEBLID_create

cv2.xfeatures2d.BEBLID_create是一个函数，用于创建BEBLID描述符对象。BLID是一个在2020年引入的新的描述符，已被证明在几个任务中改善了ORB。它适用于多种检测方法，并且需要将ORB关键点的比例设置为0.75~1。使用...

def extract_features(self): """Extracts features from the image""" """从图像中提取特征 """ if self.feature_type == 'sift': detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() elif self.feature_type == 'surf': detector = cv2.xfeatures2d.SURF_create() elif self.feature_type == 'orb': detector = cv2.ORB_create(nfeatures=1500) else: logging.error("Admitted feature types are SIFT, SURF or ORB") sys.exit(0)

- 如果self对象的feature_type属性为'orb'，则创建一个ORB特征检测器，其中nfeatures参数指定了最大特征点数为1500，赋值给detector变量。 - 如果self对象的feature_type属性既不是'sift'、'surf'、'orb'中的任何一...

这段代码的第38行运行不了 import cv2 import numpy as np # 读取左右两张图像 img_left = cv2.imread('share4/img_put/7/7.3/left_0.jpg', 0) img_right = cv2.imread('share4/img_put/7/7.3/right_0.jpg', 0) # 读取左右两张图像 img1 = cv2.imread('left.png', 0) img2 = cv2.imread('right.png', 0) img1 = cv2.UMat(img1) img2 = cv2.UMat(img2) # 初始化ORB特征点提取器和SGBM算法 orb = cv2.ORB_create() sgbm = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0, numDisparities=128, blockSize=11) # 提取左右两幅图像的特征点 kp_left, desc_left = orb.detectAndCompute(img_left, None) kp_right, desc_right = orb.detectAndCompute(img_right, None) # 特征点匹配 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) matches = bf.match(desc_left, desc_right) # 根据特征点得到匹配窗口并进行立体匹配 disparities = np.zeros_like(img_left) for match in matches: pt_left = np.array(kp_left[match.queryIdx].pt, dtype=np.int) pt_right = np.array(kp_right[match.trainIdx].pt, dtype=np.int) win_size = 11 left_win = cv2.getRectSubPix(img_left, (win_size, win_size), tuple(pt_left)) right_win = cv2.getRectSubPix(img_right, (win_size, win_size), tuple(pt_right)) disparity = sgbm.compute(left_win, right_win).astype(np.float32) / 16.0 disparities[pt_left[1], pt_left[0]] = disparity # 显示视差图 cv2.imshow('disparities', disparities) cv2.waitKey()

这个问题可能是因为缺少了cv2或numpy模块。你需要在你的计算机上安装这些模块才能运行该程序。你可以通过在终端上使用pip命令来安装这些模块。例如，你可以输入"pip install opencv-python"来安装cv2模块，输入"pip ...

import cv2 # 创建跟踪器对象 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() # 打开视频文件 video = cv2.VideoCapture('plane.mp4') # 读取第一帧 ok, frame = video.read() # 选择要跟踪的目标区域 bbox = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化跟踪器 ok = tracker.init(frame, bbox) while True: # 读取当前帧 ok, frame = video.read() if not ok: break # 跟踪目标 ok, bbox = tracker.update(frame) # 如果跟踪成功，绘制跟踪框和中心点 if ok: # 获取跟踪框坐标 x, y, w, h = [int(i) for i in bbox] # 绘制跟踪框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 计算中心点坐标 center_x = x + w/2 center_y = y + h/2 # 绘制中心点 cv2.circle(frame, (int(center_x), int(center_y)), 5, (0, 0, 255), -1) # 显示中心点坐标 text = 'Center: ({:.1f}, {:.1f})'.format(center_x, center_y) cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2) # 特征点检测 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) detector = cv2.ORB_create() keypoints = detector.detect(gray, None) for kp in keypoints: x, y = kp.pt cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 3, (255, 0, 0), -1) cv2.putText(frame, 'Head', (int(x)-10, int(y)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) cv2.putText(frame, '({:.1f}, {:.1f})'.format(x, y), (int(x)-50, int(y)-30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('Airplane Tracking', frame) # 等待按下 ESC 键退出 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放资源 video.release() cv2.destroyAllWindows()将这段代码的特征点改为实时追踪画出飞机机头坐标并显示机头坐标

detector = cv2.ORB_create() keypoints = detector.detect(gray, None) head_x, head_y = None, None for kp in keypoints: x, y = kp.pt if head_x is None or x < head_x: head_x, head_y = x, y # 绘制飞机...

cv2.DescriptorMatcher_create()函数使用BruteForce的pyth代码

orb = cv2.ORB_create() # 检测特征点和描述符 kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None) # 创建Brute-Force匹配器 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, ...

优化orb = cv2.ORB_create()

1. 调整 ORB 的参数：ORB_create() 函数可以接受一些参数来调整算法的行为，例如 nfeatures、nlevels、scaleFactor 等。可以根据具体的应用场景来调整这些参数，以达到更好的性能和效果。 2. 限制特征点的数量：ORB...

# 初始化ORB检测器 orb = cv.ORB_create() # 基于ORB找到关键点和检测器 kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

这段代码使用了OpenCV中的ORB算法来进行特征点检测和描述子的计算。具体来说，首先通过 cv.ORB_create() 函数...ORB算法是一种常用的特征点检测与描述子计算方法，常用于计算机视觉领域的图像匹配、目标跟踪等任务。

优化 这段代码 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

如果你的应用场景允许使用其他特征提取算法，比如SURF、ORB等，可以考虑使用它们来替代SIFT算法。 2. 对SIFT算法进行参数调优。SIFT算法中有很多参数可以调节，比如尺度空间的层数、高斯核大小等。通过合理的参数...

surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create()

cv2.xfeatures2d.SURF_create()是OpenCV中创建SURF对象的函数。在OpenCV 4.4及以上版本中，由于SURF算法受专利保护，因此该函数已被移除。如果您使用的是OpenCV 4.4以上版本，可以考虑使用SIFT算法、ORB算法或...

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

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_BRUTE...

cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)解释

cv2.DescriptorMatcher_create 是 OpenCV 中用于创建描述符匹配器的函数。它的参数是一个枚举类型，用于指定匹配算法的类型。在这个例子中，参数是 cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING，指定了使用暴力...

在OpenCV3.2.0版本下cv2.xfeatures2d.SIFT_create()运行报错

因此，在使用 SIFT 算法时，需要使用 cv2.xfeatures2d 模块中的 SIFT_create() 方法。 如果你在 OpenCV 3.2.0 版本下使用 cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 方法出现了错误，可能是因为你的 OpenCV 版本没有...

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