cv2.DescriptorMatcher_create()函数
时间: 2023-10-20 13:06:25 浏览: 48
cv2.DescriptorMatcher_create()函数是用于创建一个特征描述符匹配器对象的函数。该函数返回一个cv2.DescriptorMatcher对象,可以用于匹配两幅图像中的特征描述符。在OpenCV中,特征描述符是用于描述图像中的关键点的局部特征的向量。在图像处理中,特征描述符匹配是一种重要的技术,它在图像拼接、物体识别、图像检索和三维重建等领域中有广泛的应用。cv2.DescriptorMatcher_create()函数的基本语法如下:
matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(matcherType)
其中,matcherType是一个字符串参数,用于指定匹配器的类型。OpenCV支持多种特征描述符匹配器类型,包括:
- BruteForce:暴力匹配器,用于计算特征描述符之间的欧氏距离。
- BruteForce-L1:暴力匹配器,用于计算特征描述符之间的曼哈顿距离。
- BruteForce-Hamming:暴力匹配器,用于计算二进制特征描述符之间的汉明距离。
- BruteForce-Hamming(2):暴力匹配器,用于计算二进制特征描述符之间的汉明距离(每个特征描述符由两个整数表示)。
- FlannBased:基于FLANN(快速最近邻搜索库)的匹配器,用于快速计算特征描述符之间的最近邻。
例如,要创建一个使用暴力匹配器和欧氏距离的特征描述符匹配器对象,可以使用以下代码:
matcher = cv2.DescriptorMatcher_create("BruteForce")
相关问题
cv2.DescriptorMatcher_create
cv2.DescriptorMatcher_create是OpenCV中用于创建特征匹配器对象的函数,它可以根据指定的算法类型创建特征匹配器,包括Brute-Force匹配器、FLANN匹配器等。
调用cv2.DescriptorMatcher_create函数的通用格式如下:
```
matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(algorithm)
```
其中,参数algorithm是一个字符串,表示要使用的特征匹配算法,包括以下几种:
- "BruteForce":暴力匹配算法;
- "BruteForce-L1":L1距离暴力匹配算法;
- "BruteForce-Hamming":汉明距离暴力匹配算法;
- "BruteForce-Hamming(2)":汉明距离暴力匹配算法(使用2进制描述子);
- "FlannBased":基于FLANN算法的特征匹配器。
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。
在使用特征匹配器进行特征点匹配时,通常需要先使用detectAndCompute函数提取特征点和特征描述子,然后使用DescriptorMatcher对象进行匹配,最后根据匹配结果进行筛选和优化。
cv2.DescriptorMatcher_create()函数,创建欧式距离匹配器的代码
以下是使用cv2.DescriptorMatcher_create()函数创建欧式距离匹配器的代码:
```
import cv2
# 创建SIFT特征提取器和描述符
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# 读取图片并提取特征
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)
# 创建欧式距离匹配器
matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE)
# 匹配特征
matches = matcher.match(des1, des2)
# 绘制匹配结果
img_matches = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches, None)
cv2.imshow("Matches", img_matches)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先使用SIFT特征提取器和描述符提取了两张图片的特征。然后,我们使用cv2.DescriptorMatcher_create()函数创建了一个欧式距离匹配器,这里我们使用了cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE参数来指定使用暴力匹配器。接着,我们使用matcher.match()函数对两张图片的描述符进行匹配,并将匹配结果绘制出来。最后,我们使用cv2.imshow()函数显示匹配结果,并使用cv2.waitKey()函数等待用户按下键盘任意键,最后使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有窗口。