cv::BFMatcher matcherBF(cv::NORM_HAMMING, true);

时间: 2023-06-21 07:05:21 浏览: 149

OpenCV 3 with python using examples_opencv_

**OpenCV 3与Python结合使用案例解析** OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的图像处理和计算机视觉库，尤其适用于实时图像分析、识别和处理。它最初是用C++编写的，但随着Python的普及，OpenCV也开始支持Python接口，使得在Python环境中进行图像处理变得更加便捷。本篇将详细介绍如何利用Python调用OpenCV库，通过实例来学习和理解复杂的计算机视觉概念。 **一、安装与基本使用** 你需要在你的Python环境中安装OpenCV。通常，你可以使用pip来安装： ```bash pip install opencv-python ``` 安装完成后，你可以导入OpenCV库并开始使用它的函数，例如读取图片： ```python import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') cv2.imshow('Image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码会打开名为'image.jpg'的图片，并在窗口中显示。 **二、图像处理基础** OpenCV提供了丰富的函数来进行图像处理，如图像的读取、显示、保存，以及颜色空间转换等。例如，从BGR到灰度图的转换： ```python gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 还有图像的滤波操作，如高斯模糊： ```python blurred_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) ``` **三、特征检测与匹配** OpenCV中的特征检测算法（如SIFT、SURF、ORB等）是计算机视觉中的关键部分。例如，使用ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）检测特征点： ```python orb = cv2.ORB_create() keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(img, None) ``` 接着可以使用BFMatcher进行特征匹配： ```python bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) matches = bf.match(descriptors1, descriptors2) ``` **四、对象检测与识别** OpenCV提供了多种对象检测方法，如Haar级联分类器用于人脸识别、眼睛检测等，或者使用深度学习模型如SSD、YOLO进行目标检测。 **五、视频处理** OpenCV也可以处理视频流，读取、播放、处理视频文件，并且可以进行帧间操作，如运动分析： ```python cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 在这里对frame进行处理... cv2.imshow('Video', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` **六、深度学习与OpenCV** OpenCV集成了许多深度学习框架，如TensorFlow和DNN模块，可以加载预训练的模型进行图像分类、目标检测等任务。例如，加载预训练的MobileNet SSD模型： ```python net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('model.pb', 'model.meta') blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), (104, 177, 123), swapRB=True, crop=False) net.setInput(blob) detections = net.forward() ``` 以上只是OpenCV 3.x与Python结合应用的冰山一角。通过阅读《OpenCV 3.x with Python By Example》这本书，你将能深入探索更多的实际应用场景，如图像分割、图像增强、图像拼接、三维重建、光学字符识别（OCR）等。这本书通过实例教你如何解决实际问题，从而提升你的计算机视觉技能。

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。

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cv::BFMatcher matcherBF(cv::NORM_HAMMING, true);

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cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING与cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING2, crossCheck=True)

AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'xfeatures2d'像特征匹配

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