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 12:48:41 浏览: 24
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。

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