快捷導航

OpenCV基于ORB算法實現(xiàn)角點檢測

更新時間：2022年08月01日 11:56:56 作者：?VVcat?

這篇文章主要為大家詳細介紹了OpenCV基于ORB算法實現(xiàn)角點檢測，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實例為大家分享了OpenCV基于ORB算法實現(xiàn)角點檢測的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

ORB算法是FAST算法和BRIEF算法的結(jié)合，ORB可以用來對圖像中的關(guān)鍵點快速創(chuàng)建特征向量，并用這些特征向量來識別圖像中的對象。

實例化ORB

orb = cv.ORB_create(nfeatures)

參數(shù)：

nfeatures：特征點的最大數(shù)量

利用orb.detectAndCompute()檢測關(guān)鍵點并計算

kp, des = orb.detectAndCompute(gray, None)

參數(shù)：

gray：進行關(guān)鍵點檢測的圖像（灰度圖像）

返回：

kp：關(guān)鍵點信息，包括位置，尺度，方向信息
des：關(guān)鍵點描述符，每個關(guān)鍵點BRIEF特征向量，二進制字符串。

將關(guān)鍵點檢測結(jié)果繪制在圖像上

cv.drawKeypoints(image, keypoints, outputimage, color, flags)

參數(shù)：

image: 原始圖像
keypoints：關(guān)鍵點信息，將其繪制在圖像上
outputimage：輸出圖片，可以是原始圖像
color：顏色設(shè)置，通過修改（b,g,r）的值,更改畫筆的顏色，b=藍色，g=綠色，r=紅色。
flags：繪圖功能的標識設(shè)置

1、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT：創(chuàng)建輸出圖像矩陣，使用現(xiàn)存的輸出圖像繪制匹配對和特征點，對每一個關(guān)鍵點只繪制中間。
2、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG：不創(chuàng)建輸出圖像矩陣，而是在輸出圖像上繪制匹配對。
3、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS：對每一個特征點繪制帶大小和方向的關(guān)鍵點圖形。
4、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS：單點的特征點不被繪制。

import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

# 1.圖像讀取
img = cv.imread("1.jpg")
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 2.ORB角點檢測
# 2.1實例化ORB對象
orb = cv.ORB_create(nfeatures=1000)

# 2.2 檢測關(guān)鍵點，并計算特征描述符
kp, des = orb.detectAndCompute(gray, None)

print(des.shape)

# 3.將關(guān)鍵點檢測在圖像上
img2 = cv.drawKeypoints(img, kp, None, flags=0) # 也可以添加 color 參數(shù)指定圖像顯示關(guān)鍵點的顏色，例如 img2 = cv.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0, 0, 255), flags=0)

# 4.繪制圖像
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
plt.imshow(img2[:, :, ::-1])
plt.xticks([]),
plt.yticks([])
plt.show()