用cv.getTickCount()函数来计算蛮力匹配算法和FLANN匹配算法之间的时间效率
时间: 2024-03-23 14:43:53 浏览: 33
好的,下面是一个示例代码,用于比较蛮力匹配算法和FLANN匹配算法的时间效率:
``` python
import cv2 as cv
import numpy as np
# 读取图像
img1 = cv.imread('img1.jpg', cv.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv.imread('img2.jpg', cv.IMREAD_GRAYSCALE)
# 初始化SIFT检测器
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()
# 使用SIFT检测关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
# 初始化匹配器
bf = cv.BFMatcher()
flann = cv.FlannBasedMatcher()
# 计算蛮力匹配算法的时间
t1 = cv.getTickCount()
matches1 = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)
t2 = cv.getTickCount()
t_bf = (t2 - t1) / cv.getTickFrequency()
print("蛮力匹配算法的时间:", t_bf)
# 计算FLANN匹配算法的时间
t1 = cv.getTickCount()
matches2 = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
t2 = cv.getTickCount()
t_flann = (t2 - t1) / cv.getTickFrequency()
print("FLANN匹配算法的时间:", t_flann)
```
在上面的代码中,我们使用了SIFT检测器来检测图像中的关键点和描述符。然后,我们使用cv.BFMatcher()函数和cv.FlannBasedMatcher()函数分别初始化了蛮力匹配器和FLANN匹配器。接下来,我们使用knnMatch()函数来进行匹配,并使用cv.getTickCount()函数来计算蛮力匹配算法和FLANN匹配算法的时间。最后,我们将时间打印出来。
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