cv2.DMatch()怎么修改以上代码

时间: 2023-08-31 20:21:06 浏览: 61
### 回答1: 根据您提供的信息,我假设您想修改使用cv2.DMatch()函数的代码,以下是一些可能的修改: 1. 如果您想创建一个新的匹配对象,可以使用以下代码: ``` match = cv2.DMatch() ``` 2. 如果您想修改现有的匹配对象,可以使用以下代码: ``` # 假设match是一个现有的匹配对象 match.distance = 新的距离值 match.queryIdx = 新的查询图像关键点索引值 match.trainIdx = 新的训练图像关键点索引值 ``` 请注意,cv2.DMatch()函数创建的匹配对象有三个属性:distance,queryIdx和trainIdx。如果您想修改其中一个或多个属性的值,可以使用上述代码来实现。 ### 回答2: cv2.DMatch是OpenCV中用于描述匹配的类。根据问题描述,如果要修改cv2.DMatch(),可以根据实际需求修改以下代码。 1. 修改DMatch的属性值: 可以通过直接对DMatch实例的属性进行赋值来修改属性值。例如,可以通过修改DMatch的distance属性来改变匹配的距离值: ``` match.distance = new_distance ``` 可以通过修改DMatch的queryIdx和trainIdx属性来改变匹配的索引值: ``` match.queryIdx = new_query_index match.trainIdx = new_train_index ``` 其中,new_distance是新的距离值,new_query_index和new_train_index是新的索引值。 2. 修改cv2.DMatch()的参数: cv2.DMatch()函数接受3个参数:queryIdx,trainIdx和distance。可以根据实际需求修改这些参数的值。例如,可以直接在调用cv2.DMatch()时传入新的参数值来修改DMatch的初始属性值: ``` match = cv2.DMatch(new_query_index, new_train_index, new_distance) ``` 其中,new_query_index是新的查询索引,new_train_index是新的训练索引,new_distance是新的匹配距离。 需要注意的是,根据修改的具体需求,可能需要了解cv2.DMatch的相关属性和参数含义,以便正确地进行修改。

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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()

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