cv::BFMatcher matcherBF(cv::NORM_HAMMING, true);
时间: 2023-06-21 07:05:21 浏览: 116
这段代码是在使用OpenCV库中的BFMatcher类创建一个对象matcherBF,并设置它的距离度量方式为NORM_HAMMING,同时将crossCheck参数设置为true。BFMatcher类实现了暴力匹配算法(Brute-Force Matching),可以用于在图像中寻找相似的特征点。NORM_HAMMING是指使用汉明距离来衡量特征点之间的相似性,crossCheck为true表示在进行匹配时会进行双向匹配,只有当两个特征点之间的匹配是相互的才认为是有效的匹配。
相关问题
cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING与cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING2, crossCheck=True)
两者都是OpenCV中用于特征匹配的函数,但是有以下区别:
1. cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)是一个创建汉明距离匹配器的函数,用于匹配二进制描述符,而cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING2, crossCheck=True)则是一个Brute-Force匹配器,用于匹配一般的特征描述符。
2. cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)返回的是一个DescriptorMatcher对象,可以通过该对象的match()和knnMatch()方法进行特征匹配;cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING2, crossCheck=True)返回的是一个BFMatcher对象,可以通过该对象的match()和knnMatch()方法进行特征匹配。
3. cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)是一个基于暴力搜索的匹配器,时间复杂度较高,适用于小规模的特征匹配;cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING2, crossCheck=True)是一个基于k-d树的匹配器,时间复杂度较低,适用于大规模的特征匹配。
4. cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING2, crossCheck=True)还支持参数crossCheck=True,表示只有当第一幅图像的特征点匹配第二幅图像的特征点,而且第二幅图像的特征点也匹配第一幅图像的特征点时,才视为匹配成功,这样可以减少误匹配。而cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)不支持该参数。
cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING
cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING是OpenCV中特征匹配器Brute-Force Hamming算法的一种实现,它可以用于匹配使用二进制描述子的特征点。
Brute-Force Hamming算法是一种暴力匹配算法,它的原理是将两幅图像的特征描述子进行逐一比较,找到最相似的一组特征点。在使用Brute-Force Hamming算法时,需要将特征描述子编码为二进制字符串,然后使用汉明距离(Hamming distance)来衡量两个二进制字符串之间的相似度。
使用Brute-Force Hamming算法进行特征点匹配的步骤如下:
1. 提取两幅图像的特征点和特征描述子。
2. 将特征描述子编码为二进制字符串。
3. 使用Brute-Force Hamming算法进行特征点匹配。
4. 根据匹配结果筛选出最优的匹配点对。
在OpenCV中,可以通过以下方式创建使用Brute-Force Hamming算法的特征匹配器对象:
```
matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=False)
```
其中,参数cv2.NORM_HAMMING表示要使用的距离度量方式为汉明距离,crossCheck参数用于指定是否使用交叉验证的方式进行匹配,如果想要使用交叉验证,则将其设为True,否则设为False。函数返回值matcher是一个特征匹配器对象,可以用于进行特征点匹配。