Opencv基础使用7——特征点匹配

本博文接上一篇博文，继续进行部分 opencv Python 示例代码运行 效果测试

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环境搭建、所使用代码版本 – 参考该系列首篇博文 ---- 分割 - 视频人像跟踪

• 本博文的测试是直接拉取 opencv-master4.5.1，然后在opencv/samples/python/tutorial_code/ 目录下对不同模块 py 文件进行测试

local features matching 【局部特征匹配】

运行该代码：

cd opencv/samples/python/tutorial_code/features2D/akaze_matching

cp ../../../../data/graf1.png .
cp ../../../../data/graf3.png .
cp ../../../../data/H1to3p.xml .

ls
AKAZE_match.py  graf1.png  graf3.png  H1to3p.xml

# 运行代码
python AKAZE_match.py --input1 graf1.png --input2 graf3.png --homography H1to3p.xml 


  

 

  
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效果如下：

输出如下：

A-KAZE Matching Results
*******************************
# Keypoints 1:                        	 2418
# Keypoints 2:                        	 2884
# Matches:                            	 382
# Inliers:                            	 267
# Inliers Ratio:                      	 0.6989528795811518


  

 

  
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Detect the keypoints using SURF Detector, compute the descriptors【SURF检测器检测关键点】

运行该代码：

cd opencv/samples/python/tutorial_code/features2D/feature_description

cp ../../../../data/box* .

# 运行代码
python SURF_matching_Demo.py --input1 box.png --input2 box_in_scene.png 

# 运行报错【尚未处理 -- 可能是安装的 opencv-python 4.5.1.48 版本有些低】：
Traceback (most recent call last):
  File "SURF_matching_Demo.py", line 19, in <module>
    detector = cv.xfeatures2d_SURF.create(hessianThreshold=minHessian)
AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d_SURF'


  

 

  
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basic panorama stitching from a rotating camera【旋转相机的基本全景拼接】

运行该代码一：

cd opencv/samples/python/tutorial_code/features2D/Homography

python panorama_stitching_rotating_camera.py -I1 ../../../../data/Blender_Suzanne1.jpg -I2 ../../../../data/Blender_Suzanne2.jpg 


  

 

  
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运行效果如下：

Draw matches【棋盘角匹配】

运行该代码：

cd opencv/samples/python/tutorial_code/features2D/Homography

cp ../../../../data/left01.jpg .
cp ../../../../data/left02.jpg .

python perspective_correction.py --image1 left01.jpg --image2 left02.jpg 


  

 

  
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运行效果如下：

文章来源: positive.blog.csdn.net，作者：墨理学AI，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：positive.blog.csdn.net/article/details/117292960