👨💻个人主页： 才疏学浅的木子 🙇♂ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 🙇♂ 📒 本文来自专栏： 问题(BUG)集合 🌈 每日一语：BU...
目录 demo.c CMakeLists.txt 效果 注 直接上代码吧： demo.c #include #include opencv2/highgui.hpp> #include...opencv2/core.hpp> #include opencv2/xfeatures2d.hpp> int main() { int64 t1, t2; double tkpt...return 0; } CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.22) project(demo) find_package(OpenCV...ENDIF(UNIX) set(CMAKE_CXX_STANDARD 20) add_executable(demo main.cpp) target_link_libraries(demo ${OpenCV_LIBS...}) 效果 注 其他算法如SURF、AKAZE等可类似修改，但注意SIFT这些是浮点数特征描述符，而ORB这些是二进制特征描述符，因此在特征匹配时注意区分是L2还是Hamming。
FLANN的单应性匹配，单应性指的是两幅图像中的一幅出现投影畸变时，他们还能彼此匹配。...因为对于错误匹配，由于特征空间的高维性，相似的距离可能有大量其他的错误匹配，从而它的ratio值比较高。显然降低这个比例阈值T，SIFT匹配点数目会减少，但更加稳定，反之亦然。...Lowe推荐ratio的阈值为0.8，但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅图片进行匹配，结果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之间最佳，小于0. 4的很少有匹配点，大于0. 6的则存在大量错误匹配点...并且将Hession特征计算与高斯平滑结合在一起，两个操作通过近似处理得到一个核模板。在构建尺度空间时，使用box filter与源图像卷积，而不是使用DoG算子。...这些应用包括实时视觉跟踪、 目标识别等， 它们需要在实 时视频流中跟踪或匹配多个点。 Harris角点 在图像中搜索有价值的特征点时，使用角点是一种不错的方法。
在使用pytorch在对MNIST数据集进行预览时,出现了TypeError: 'module' object is not callable的错误: 上报错信息图如下: [在这里插入图片描述...] 从图中可以看出,报错位置为第35行,也就是如下位置的错误: images, labels = next(iter(data_loader_train)) 在经过多次的检查发现,引起MNIST数据集无法显现的问题不是由于这一行所引起的...,而是由于缺少了对图片进行处理,在加载数据代码的前添加上如下的代码: transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(),...0.5)) ]) 此时问题就已经解决了 下面完整的代码贴出来: 1.获取手写数字的训练集和测试集 # 2.root 存放下载的数据集的路径 # 3.transform用于指定导入数据集需要对数据进行哪种操作...batch_size=64, shuffle=True) # 装载好数据之后,进行预览
OpenCV中ORB特征提取与匹配 FAST特征点定位 ORB - (Oriented Fast and Rotated BRIEF)算法是基于FAST特征检测与BRIEF特征描述子匹配实现，相比BRIEF...得到二进制方式的字符串描述子之后，匹配就可以通过XOR方式矩形，计算汉明距离。...OpenCV中基于ORB特征对象匹配代码演示如下： #include opencv2/opencv.hpp> #include #include #define...中基于BRIEF与ORB特征实现FLANN对象匹配经常会遇到一个错误如下： ?...原因是BRIEF与ORB特征是二进制的CV_8U而SIFT与SURF特征数据是浮点数，FLANN默认的匹配是基于浮点数运算计算距离，所以导致了类型不支持错误，这个时候只要使用如下的方法重新构造一下FLANN
前言 前面我们学习了《C++ OpenCV特征提取之BFMatcher匹配》、《C++ OpenCV特征提取之FLANN特征匹配》都是特征匹配的方法，针对平面对象的识别都是在前面这些方法的基础上我们再进一步进行处理就可以实现...要实现这一步，我们就要进行对象形变与位置变换。 对象形变与位置变换 findHomography --发现两个平面的透视变换，生成变换矩阵。...(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?...然后我们把前一节课FLANN的匹配方法都拷贝过来《C++ OpenCV特征提取之FLANN特征匹配》 ? 还记得当时的运行效果吧 ? 这次我们换一张图片，直接把大头照显示出来 ? ?...---- 在上次代码结尾我们开始编码 首先从最坐匹配中找对应的点 ? 生成透视变换的矩阵 ? 定义两张图的角点，然后进行透视变换 ? 在输出图像上进行画线 ?
这样，经过滤波后在进行Hessian的计算，其公式如下： L(x,t)是一幅图像在不同解析度下的表示，可以利用高斯核G(t)与图像函数 I(x) 在点x的卷积来实现，其中高斯核G(t)： g(x)为高斯函数...在进行高斯模糊时，sift的高斯模板大小是始终不变的，只是在不同的octave之间改变图片的大小。...检测过程中使用与该尺度层图像解析度相对应大小的滤波器进行检测，以3×3的滤波器为例，该尺度层图像中9个像素点之一图2检测特征点与自身尺度层中其余8个点和在其之上及之下的两个尺度层9个点进行比较，共26个点...，即使不大偏差角度也可以造成后面特征匹配的放大误差，从而匹配不成功；另外图像金字塔的层取 得不足够紧密也会使得尺度有误差，后面的特征向量提取同样依赖相应的尺度，发明者在这个问题上的折中解决方法是取适量的层然后进行插值...Sift是一种只 利用到灰度性质的算法，忽略了色彩信息，后面又出现了几种据说比Surf更稳定的描述器其中一些利用到了色彩信息，让我们拭目以待吧。
前言 前面我们学了《C++ OpenCV特征提取之BFMatcher匹配》BFMatcher的匹配，这一章我们看一下FLANN的特征匹配。...FLANN 是快速最近邻搜索包(Fast_Library_for_Approximate_Nearest_Neighbors)的简称。...它是一个对大数据集和高维特征进行最近邻搜索的算法的集合,而且这些算法都已经被优化过了。在面对大数据集时它的效果要好于 BFMatcher。...代码演示 我们再新建一个项目名为opencv--FLANN，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?...2.根据上一步已经提取出的descriptor的两个Mat,通过FlannBaseMatcher进行最佳匹配，存放到我们定义的一个DMatch里面。 ?
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 OpenCV4.4版本以后已经把SIFT跟SURF特征提取又重新get回来了，可以不需要编译OpenCV源码，直接下载官方预编译版本的就可以直接使用了...OpenCV SIFT特征算法详解与使用 01 创建SIFT特征提取器 下面就来验证一下是否真的可以了，请看步骤与过程，首先创建SIFT特征提取器，实现特征点跟描述子的提取，代码实现如下： // 创建...对相似的特征进行区域匹配或者搜索，找到高度相似数据特征片段是特征匹配的主要工作。...OpenCV中支持两种特征匹配方法，分别是暴力匹配与FLANN匹配，对浮点数的特征描述子，FLANN匹配比暴力会明显加快运算，创建FLANN实现匹配，并根据相似度排序，寻找最佳匹配得的代码如下： // ...对得到的最佳匹配描述子对，取得对应的图像关键点坐标，完成单应性矩阵求解，实现透视变换，是重要的一步，关于单应性矩阵的求解与应用，建议看公众号之前的几篇相关文章即可： OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解
在与 SQL Server 建立连接时出现与网络相关的或特定于实例的错误。未找到或无法访问服务器。请验证实例名称是否正确并且 SQL Server 已配置为允许远程连接。...(provider: 命名管道提供程序, error: 40 - 无法打开到 SQL Server 的连接) 说明: 执行当前 Web 请求期间，出现未处理的异常。...请检查堆栈跟踪信息，以了解有关该错误以及代码中导致错误的出处的详细信息。...异常详细信息: System.Data.SqlClient.SqlException: 在与 SQL Server 建立连接时出现与网络相关的或特定于实例的错误。未找到或无法访问服务器。...提示以下错误： “在与 SQL Server 建立连接时出现与网络相关的或特定于实例的错误。未找到或无法访问服务器。请验证实例名称是否正确并且 SQL Server 已配置为允许远程连接。”
，有些匹配的overlay在原图上不是完整出现的，这个时候，如果算法可以从overlay上自动截取坐标点的宽度和高度，然后自己匹配替换上去，思路看似完美，想必实现出来替换的效果会是极好。...，于是搜寻可以确保一定精度的情况下缩小可用匹配数量的方法，于是non-maxmium-supression(非极大值抑制)出现在了我的视野中。...总之，使用模板匹配，并且针对它的不断探索，实现了一些优化，但是最终还是没有解决我的问题，于是我就改弦更张，于是有了下面这些特征匹配的算法出现在视野里。 在特征匹配领域有哪些常见的算法？...了解了暴力匹配的定义，我们很多算法的拓展或者实际的使用过程中，都是将上述那些基础算法与暴力方法结合着使用，就是用暴力匹配或者比暴力匹配更优一点的算法进行粗筛，再用上述那些算法得到最终结果 K-最近邻匹配...(index_params, search_params) # 使用KNN算法匹配 matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2) # 去除错误匹配 good = []
一、下载与安装 下载特定版本的 opencv和opencv_contrib，两者版本要一致。...运气不好的话下方出现红色字体，就是有错误出现。...可以看到原本路径下文件下载失败，所以是 0KB ，所以需要手动下载下来进行替换。...目录错误则会出现Error in configuration process, project files may be invalid弹窗错误提醒。...学习笔记 06 SIFT 使用中出现版权问题 error: (-213:The function/feature is not implemented) OpenCV3.1.0 安装配置与 OpenCV_contrib
检测和提取的工作做完了，就是特征匹配。 主要是「暴力匹配法」和「FLANN匹配法」。 提了好几次特征了，那么什么是图像的特征呢？...角点可以通过OpenCV的cornerHarris来识别。 「SIFT」则是一种与图像比例无关的角点检测方法，尺度不变特征变换。 采用DoG和SIFT来检测关键点并提取关键点周围的特征。...剩下的太难了，以后慢慢了解~ / 02 / 图像检索 采用FLANN匹配，近似最近邻的快速库。 原始图片如下，为微博的Logo。 ? 目标图片如下，包含新浪微博的名称。 ? 代码如下。...匹配器参数 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 indexParams = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) searchParams =...dict(checks=50) # FLANN匹配器 flann = cv2.FlannBasedMatcher(indexParams, searchParams) # K-最近邻匹配 matches
前言 前面我们通过两章《C++ OpenCV特征提取之KAZE检测》《C++ OpenCV特征提取之AKAZE检测》介绍了KAZE和AKAZE的特征子描述，今天我们就来做一下KAZE和AKAZE的特征匹配...KAZE的描述子的代码直拷贝过来的，所以我这就直接贴过来了，我们一会儿会在这个代码的基础上进行修改匹配。...下面我们来整体改造一下： 因为要进行匹配，所以我们也要按FLANN的方式用到两张图，还是我们原来用FLAAN的那两张。 ? 把原来的src改为了src1和src2了，加载了两张要对比的图。...---- KAZE 然后定义KAZE的匹配方法，把src1和src2找到的keypoints都存到descriptor里面。 ? ---- 再用Flann的方式进行匹配 ?...找了原因改了一下发现是FLANN的匹配就会报错，这样我们改为BFMATCH的匹配。 ? 然后重新运行一下看看结果 ?
ORB算法 ORB(Oriented FAST and rotated BRIEF)是OpenCV实验室开发的一种特征检测与特征描述算法，将 FAST 特征检测与 BRIEF 特征描述结合并进行了改进，...对各种算法都进行了较好的封装，这里主要对比测试了sift，brisk，orb，akaze这几种算法，所用opencv-python版本为4.7.0，值得注意的是，OpenCV4以后的版本，cv2.SURF_create...另一个是FLANN匹配器，Flann-based matcher 使用快速近似最近邻搜索算法寻找，FlannBasedMatcher接受两个参数：index_params和search_params：...akaze算法速度和质量和brisk相差不大 flann匹配器比bf匹配器通常情况下速度更快 因此，后续实验可以首选brisk算法+flann匹配器的组合方式。.../p/520575652 [8] [opencv] BF匹配器和Flann匹配器 https://blog.csdn.net/simonyucsdy/article/details/112682566
大家好，听说OpenCV4.4 已经把SIFT跟SURF特征提取又重新get回来了，可以不需要编译OpenCV源码，直接下载官方预编译版本的就可以直接使用了。...02 特征描述子匹配 从图像到特征，是特征提取关键操作，特征描述子本质上是一系列的向量数据，它可以唯一表示一张图像。对相似的特征进行区域匹配或者搜索，找到高度相似数据特征片段是特征匹配的主要工作。...OpenCV中支持两种特征匹配方法，分别是暴力匹配与FLANN匹配，对浮点数的特征描述子，FLANN匹配比暴力会明显加快运算，创建FLANN实现匹配，并根据相似度排序，寻找最佳匹配得的代码如下： //...初始化flann匹配 vector matches; Ptr matcher = FlannBasedMatcher::create(); matcher...03 单应性矩阵求解与透视变换 对得到的最佳匹配描述子对，取得对应的图像关键点坐标，完成单应性矩阵求解，实现透视变换，是重要的一步，关于单应性矩阵的求解与应用，这里不再赘述，这部分的代码实现如下： //
它的基本思想是将待分类样本的特征向量与训练集中的所有特征向量进行比较，找到与待分类样本最相似的K个样本，然后根据这K个样本的分类情况来判断待分类样本的类别。...在使用HOG特征和SVM分类器进行图像分类时，我们需要先提取出每张图像的HOG特征，然后使用这些特征来训练SVM分类器。接着，我们就可以使用训练好的SVM分类器来对新的图像进行分类了。...匹配器FLANN_INDEX_KDTREE = 0index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)search_params = dict...(checks=50)flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)# 对特征描述符进行匹配matches = flann.knnMatch...然后，我们使用FLANN匹配器对这些特征描述符进行了匹配，过滤掉了不好的匹配，最终显示了匹配结果。
目录 1，图像特征 2，角点特征 3，使用OpenCV和PIL进行特征提取和可视化 4，特征匹配 5，图像拼接 图像特征 什么是图像特征？ | 特征 ·对图像进行描述。 ·指出图像中的相关信息。...灰度共生矩阵(GLCM)通过计算灰度像素i与j在特定空间关系中出现的频率。 ?...方向补偿:对关键点的方向和旋转进行某种机制的补偿。 抽样对:构建最终描述符时要比较哪些对。...方法 1.暴力算法 将图像1中的每个特征与图像2中的每个特征逐个进行匹配 2.基于FLANN（快速最近邻开源库）的匹配 快速最近邻开源库 它包含一组算法，这些算法针对大型数据集中的快速最近邻搜索和高维特征进行了优化...使用Opencv实现基于Flann特征匹配 ''' Using Flann-based matching on ORB features import numpy as np import cv2
2】【3】【4】 OpenCV2.4.9实现图像拼接与融合三种方法【SURF ORB stitch 】 将四副分割图融合为一张完整的图片 特征检测和特征匹配后： 最后效果： 实现图像拼接具体步骤...： 对每幅图进行特征点提取 对对特征点进行匹配 进行图像配准 把图像拷贝到另一幅图像的特定位置 对重叠边界进行特殊处理 特征点提取 全景图像的拼接，主要是特征点的提取、特征匹配和图像融合；现在CV领域有很多特征点的定义...为了提高拼接的速度和质量，本文在特征提取时采用了改进的特征提取的算法，基于可靠性检测的SURF 算法，特征点粗匹配时采用快速匹配法。...因为对于错误匹配，由于特征空间的高维性，相似的距离可能有大量其他的错误匹配，从而它的ratio值比较高。显然降低这个比例阈值T，SIFT匹配点数目会减少，但更加稳定，反之亦然。...Lowe推荐ratio的阈值为0.8，但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅图片进行匹配，结果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之间最佳，小于0. 4的很少有匹配点，大于0. 6的则存在大量错误匹配点
；dnn：该模块主要用于深度学习推理部署，不支持模型训练；features2d：该模块主要用于特征点处理，例如特征点检测与匹配等；flann：FLANN为快速最近邻算法（Fast Library for...如支持向量机和随机森林等；objdetect：该模块主要用于图像目标检测，例如Haar特征检测等；photo：该模块主要负责照片处理，如照片修复和去噪等；stitching：该模块负责图像拼接，功能包括图像特征点寻找与匹配等图像拼接技术...对SIFT与SURF的支持：在OpenCV 3中，SIFT与SURF的API调用文件是包含在扩展模块中的。...以下是详细的步骤：1、下载和安装OpenCV：访问OpenCV官网，下载适合Windows版本的OpenCV。运行下载的exe文件进行安装2、环境变量设置：在系统属性的高级设置中，进入环境变量设置。...这些步骤涵盖了从下载安装到环境配置的整个过程，确保在配置时注意区分Debug和Release模式下的不同设置，以及根据具体的OpenCV版本调整路径和文件名。
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