knnMatch

Recently i was studying Emgu, but find there is a bug in the VoteForUniqueness function in class Features2DToolbox. The idea of "VoteForUniqueness" is to filter ambiguous matchings. Lets say you want to match the points of image A with the point

直接上代码吧,代码最能说明问题. 另外可参考这篇博文:http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4333873.html #include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/core/core.hpp"//因为在属性中已经配置了opencv等目录,所以把其当成了本地目录一样 #include <opencv2/nonfree/features2d.hpp&

在OpenCV2简单的特征匹配中对使用OpenCV2进行特征匹配的步骤做了一个简单的介绍,其匹配出的结果是非常粗糙的,在这篇文章中对使用OpenCV2进行匹配的细化做一个简单的总结.主要包括以下几个内容: DescriptorMatcher DMatcher KNN匹配 计算两视图的基础矩阵F,并细化匹配结果 计算两视图的单应矩阵H,并细化匹配结果 DescriptorMatcher 和 DMatcher DescriptorMatcher是匹配特征向量的抽象类,在OpenCV2中的特征匹配方法

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/33320997 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: [email protected] 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨了OpenCV

对计算图像相似度的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: 1.PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)峰值信噪比,一种全参考的图像质量评价指标. 简介: http://www.cnblogs.com/vincent2012/archive/2012/10/13/2723152.html PSNR是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标,然而它是基于对应像素点间的误差,即基于误差敏感的图像质量评价.由于并未考虑到人眼的视觉特性(人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高,

不管是在识别,配准等应用中,提取图像的特征都是很关键的一环,提取特征是先找出图像的关键点(如角点,边缘点等),然后用描述子来描述这些点,最后整幅图像就可以表示成一个特征向量,特征向量就可以利用在后续识别中. 这个流程在matlab,opencv中都有相应的函数来实现,matlab封装性好,比较简单,只要输入图像和参数,调用函数就能够得到特征,而opencv就稍微复杂点,我们先通过opencv的c++程序来了解这个过程(资料比较好找点),接着通过阅读opencv4android文档来了解提供的AP

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public static void FindMatch(Mat modelImage, Mat observedImage, out long matchTime, out VectorOfKeyPoint modelKeyPoints, out VectorOfKeyPoint observedKeyPoints, VectorOfVectorOfDMatch matches, out Mat mask, out Mat homography) { int k = 2; double uni

安装 下载并安装opencv for windows 安装selenium:pip install selenium 测试用图片 代码 find_obj.py #!/usr/bin/env python ''' Feature-based image matching sample. USAGE find_obj.py [--feature=<sift|surf|orb>[-flann]] [ <image1> <image2> ] --feature - Featur