写一段利用python语言,读取悬臂梁自由衰减振动视频,识别悬臂梁上的特征点,并利用几何匹配算法提取结构上三个特征点的位移,绘制每个特征点的位移时程曲线的完整算法
时间: 2024-03-04 08:48:41 浏览: 22
好的,我可以为您提供这样一个算法。
首先,您需要安装OpenCV和NumPy库。然后,您可以使用以下代码来读取视频并识别特征点:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('path/to/video.mp4')
# 设置特征点坐标
p1 = (x1, y1)
p2 = (x2, y2)
p3 = (x3, y3)
# 设置特征点颜色
color1 = (0, 255, 0) # 绿色
color2 = (0, 0, 255) # 红色
color3 = (255, 0, 0) # 蓝色
# 定义输出结果
results1 = []
results2 = []
results3 = []
# 定义特征点区域
roi_size = 30
while cap.isOpened():
# 读取视频帧
ret, frame = cap.read()
if ret == True:
# 转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 对图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(blur, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 使用SIFT算法进行特征点检测
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp, des = sift.detectAndCompute(thresh, None)
# 使用BFMatcher进行特征点匹配
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)
# 提取匹配到的特征点坐标
src_pts = np.float32([ kp[m.queryIdx].pt for m in matches ]).reshape(-1,1,2)
dst_pts = np.float32([ kp[m.trainIdx].pt for m in matches ]).reshape(-1,1,2)
# 使用RANSAC算法进行几何匹配
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0)
# 提取特征点当前位置并计算位移
p1_cur = np.dot(M, np.array([p1[0], p1[1], 1]))
p2_cur = np.dot(M, np.array([p2[0], p2[1], 1]))
p3_cur = np.dot(M, np.array([p3[0], p3[1], 1]))
p1_cur = (int(p1_cur[0]/p1_cur[2]), int(p1_cur[1]/p1_cur[2]))
p2_cur = (int(p2_cur[0]/p2_cur[2]), int(p2_cur[1]/p2_cur[2]))
p3_cur = (int(p3_cur[0]/p3_cur[2]), int(p3_cur[1]/p3_cur[2]))
# 将位移记录到输出结果中
results1.append(p1_cur[1] - p1[1])
results2.append(p2_cur[1] - p2[1])
results3.append(p3_cur[1] - p3[1])
# 在特征点周围绘制圆形
cv2.circle(frame, p1_cur, roi_size, color1, 2)
cv2.circle(frame, p2_cur, roi_size, color2, 2)
cv2.circle(frame, p3_cur, roi_size, color3, 2)
# 显示视频帧
cv2.imshow('frame',frame)
# 按下“q”键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
else:
break
# 释放视频
cap.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
# 绘制位移时程曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(results1, label='Feature Point 1')
plt.plot(results2, label='Feature Point 2')
plt.plot(results3, label='Feature Point 3')
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码使用SIFT算法进行特征点检测,并使用BFMatcher进行特征点匹配。接下来,使用RANSAC算法进行几何匹配,并计算特征点在当前帧中的位置。然后,根据特征点的位置计算位移并记录到输出结果中。最后,使用Matplotlib库绘制位移时程曲线。