kp, des = orb.detectAndCompute(img, None)什么意思
时间: 2023-07-06 18:22:02 浏览: 44
这行代码使用ORB算法检测图像img中的关键点,并计算这些关键点的特征描述符。其中,detectAndCompute函数是ORB类中的一个函数,可以同时检测关键点和计算特征描述符。它的第一个参数是输入图像img,第二个参数可以设置为掩膜图像,用于限制关键点检测的区域。因为这里第二个参数设置为None,所以检测的区域是整个图像。此外,这行代码使用了Python中的序列解包技术,将detectAndCompute函数返回的关键点kp和特征描述符des分别赋值给了两个变量。
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# 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() 函数初始化了一个ORB检测器。然后,在输入的两张图片 img1 和 img2 上,通过 orb.detectAndCompute() 函数找到了关键点和对应的描述子。kp1 和 kp2 分别是两张图片中找到的关键点,des1 和 des2 是对应的描述子。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。
orb.detectandcompute
orb.detectandcompute是一个计算机视觉中的函数,用于在图像中检测ORB特征点并计算每个特征点的ORB描述符。
具体而言,ORB是一种计算机视觉中的特征提取和描述符算法,它可以在图像中检测出关键点,并计算这些关键点周围的局部特征。ORB描述符可以被用于图像匹配、目标跟踪、SLAM等任务中。
在使用orb.detectandcompute函数时,需要提供一个输入图像和一个掩码(可选)。函数会返回检测到的ORB特征点和它们的ORB描述符。可以使用这些特征点和描述符来进行后续的任务,如特征匹配和目标跟踪。
以下是orb.detectandcompute函数的一个示例:
```python
import cv2
# 加载图像
img = cv2.imread('image.png', 0)
# 创建ORB对象
orb = cv2.ORB_create()
# 检测ORB特征点和计算描述符
kp, des = orb.detectAndCompute(img, None)
# 显示特征点
img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0,255,0), flags=0)
cv2.imshow('ORB Features', img2)
cv2.waitKey(0)
```
在上述示例中,我们首先加载了一张灰度图像,然后创建了一个ORB对象。接着使用orb.detectAndCompute函数检测特征点并计算描述符,最后将特征点绘制在图像上并显示出来。