pcv.localdescriptors

时间: 2023-04-22 20:02:04 浏览: 101
pcv.localdescriptors是Python计算机视觉库(Python Computer Vision Library)中的一个模块,用于计算局部特征描述符。这个模块提供了多种局部特征描述符的计算方法,包括SIFT、SURF、ORB等。这些局部特征描述符可以用于图像匹配、目标识别等计算机视觉应用中。
相关问题

from PCV.localdescriptors import harris ModuleNotFoundError: No module named 'PCV'

根据您提供的信息,这个错误提示表明您的 Python 环境中没有名为“PCV”的模块。因此,您需要先安装该模块或者确定您的代码中是否存在语法错误。 如果您想要安装 PCV 模块,可以使用 pip 命令进行安装。打开终端或者命令行界面,输入以下命令即可: ```pip install PCV``` 请确保您的电脑已经安装了 pip 工具。如果您遇到了 pip 安装失败的问题,可以尝试升级 pip 版本或者使用 pip3 进行安装。 如果您已经安装了 PCV 模块但是仍然出现了这个错误提示,请检查您的代码中是否存在拼写错误或者其他语法错误。

--------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_1734/1350796903.py in <module> 3 from PIL import Image 4 # If you have PCV installed, these imports should work ----> 5 from PCV.geometry import homography, warp 6 from PCV.localdescriptors import sift 7 """ ModuleNotFoundError: No module named 'PCV'

这个错误提示表明在你的代码中导入了一个名为 PCV 的模块,但是 Python 找不到这个模块。可能是因为你没有安装 PCV 模块,或者安装了但是没有正确地配置环境变量或路径。解决方法是安装 PCV 模块或者检查路径配置是否正确。你可以使用 pip 命令安装 PCV 模块,命令如下: ``` pip install pcv ``` 如果安装后仍然出现问题,可以检查 Python 导入路径是否包括 PCV 模块所在的目录。

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# -*- coding: utf-8 -*- import pickle from PCV.localdescriptors import sift from PCV.imagesearch import imagesearch from PCV.geometry import homography from PCV.tools.imtools import get_imlist #载入图像列表 imlist = get_imlist('oxbuild/') nbr_images = len(imlist) #载入特征列表 featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)] #载入词汇 with open('oxbuild/vocabulary.pkl', 'rb') as f: voc = pickle.load(f) src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc) #查询图像索引和查询返回的图像数 q_ind = 892 nbr_results = 20 # 常规查询(按欧式距离对结果排序) res_reg = [w[1] for w in src.query(imlist[q_ind])[:nbr_results]] print ('top matches (regular):', res_reg) #载入查询图像特征 q_locs,q_descr = sift.read_features_from_file(featlist[q_ind]) fp = homography.make_homog(q_locs[:,:2].T) #用单应性进行拟合建立RANSAC模型 model = homography.RansacModel() rank = {} #载入候选图像的特征 for ndx in res_reg[1:]: locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[ndx]) # get matches matches = sift.match(q_descr,descr) ind = matches.nonzero()[0] ind2 = matches[ind] tp = homography.make_homog(locs[:,:2].T) try: H,inliers = homography.H_from_ransac(fp[:,ind],tp[:,ind2],model,match_theshold=4) except: inliers = [] # store inlier count rank[ndx] = len(inliers) sorted_rank = sorted(rank.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True) res_geom = [res_reg[0]]+[s[0] for s in sorted_rank] print ('top matches (homography):', res_geom) # 显示查询结果 imagesearch.plot_results(src,res_reg[:8]) #常规查询 imagesearch.plot_results(src,res_geom[:8]) #重排后的结果

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