OpenC如何实现角点检测，过程是怎样

来源：恒创科技编辑：恒创科技编辑部

2024-01-08 01:29:59

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ORB算法是FAST算法和BRIEF算法的结合，ORB可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量，并用这些特征向量来识别图像中的对象。

实例化ORB

orb = cv.ORB_create(nfeatures)

参数：

nfeatures：特征点的最大数量

利用orb.detectAndCompute()检测关键点并计算

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

参数：

gray：进行关键点检测的图像（灰度图像）

kp：关键点信息，包括位置，尺度，方向信息

des：关键点描述符，每个关键点BRIEF特征向量，二进制字符串。

将关键点检测结果绘制在图像上

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

参数：

image: 原始图像

keypoints：关键点信息，将其绘制在图像上

outputimage：输出图片，可以是原始图像

color：颜色设置，通过修改（b,g,r）的值,更改画笔的颜色，b=蓝色，g=绿色，r=红色。

flags：绘图功能的标识设置

1、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT：创建输出图像矩阵，使用现存的输出图像绘制匹配对和特征点，对每一个关键点只绘制中间。

2、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG：不创建输出图像矩阵，而是在输出图像上绘制匹配对。

3、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS：对每一个特征点绘制带大小和方向的关键点图形。

4、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS：单点的特征点不被绘制。

import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

# 1.图像读取
img = cv.imread("1.jpg")
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 2.ORB角点检测
# 2.1实例化ORB对象
orb = cv.ORB_create(nfeatures=1000)

# 2.2 检测关键点，并计算特征描述符
kp, des = orb.detectAndCompute(gray, None)

print(des.shape)

# 3.将关键点检测在图像上
img2 = cv.drawKeypoints(img, kp, None, flags=0) # 也可以添加 color 参数指定图像显示关键点的颜色，例如 img2 = cv.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0, 0, 255), flags=0)

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

感谢各位的阅读，以上就是“OpenC如何实现角点检测，过程是怎样”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对OpenC如何实现角点检测，过程是怎样都有更深刻的体会了吧。这里是恒创科技，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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