特征匹配 + 单应性查找对象 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章节中, - 我们将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一起,以在复杂图像中找到已知对象。 基础 那么我们在上一环节上做了什么?我们使用了queryImage,找到了其中的一些特征点,我们使用了另一
ORB(面向快速和旋转的BRIEF) 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中, - 我们将了解ORB的基础知识 理论 作为OpenCV的狂热者,关于ORB的最重要的事情是它来自“ OpenCV Labs”。该算法由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolig
特征匹配 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中, - 我们将看到如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配。 - 我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器 Brute-Force匹配器的基础 蛮力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符,并使用一些距离计算将
BRIEF(二进制的鲁棒独立基本特征) 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中, - 我们将看到BRIEF算法的基础知识 理论 我们知道SIFT使用128维矢量作为描述符。由于它使用浮点数,因此基本上需要512个字节。同样,SURF最少也需要256个字节(用于64像素)。为数千个功能部件创建这
用于角点检测的FAST算法 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中, - 我们将了解FAST算法的基础知识。 - 我们将使用OpenCV功能对FAST算法进行探索。 理论 我们看到了几个特征检测器,其中很多真的很棒。但是,从实时应用程序的角度来看,它们不够快。最好的例子是计算资源有限的SLAM
SURF简介(加速的强大功能) 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在这一章当中, - 我们将了解SURF的基础 - 我们将在OpenCV中看到SURF函数 理论 在上一章中,我们看到了SIFT用于关键点检测和描述符。但相对缓慢,人们需要更多的加速版本。2006年,三个人,H .Tuytelaars
SIFT尺度不变特征变换 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在这一章当中, - 我们将学习SIFT算法的概念 - 我们将学习找到SIFT关键点和描述算符。 理论 在前两章中,我们看到了一些像Harris这样的拐角检测器。它们是旋转不变的,这意味着即使图像旋转了,我们也可以找到相同的角。很明显,因为
Shi-tomas拐角检测器和益于跟踪的特征 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中, - 我们将学习另一个拐角检测器:Shi-Tomasi拐角检测器 - 我们将看到以下函数:cv.goodFeaturesToTrack() 理论 在上一章中,我们看到了Harris Corner Detect
哈里斯角检测 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中, - 我们将了解”Harris Corner Detection”背后的概念。 - 我们将看到以下函数:cv.cornerHarris(),cv.cornerSubPix() 理论 在上一章中,我们看到角是图像中各个方向上强度变化很大的区域
理解特征 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中,我们将尝试理解什么是特征,为什么拐角重要等等 解释 你们大多数人都会玩拼图游戏。你会得到很多小图像,需要正确组装它们以形成大的真实图像。问题是,你怎么做?将相同的理论投影到计算机程序上,以便计算机可以玩拼图游戏呢?如果计算机可以玩拼图游戏,为什
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