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
• 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。
• 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。
• 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。
• 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()

《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV ORB角点检测的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。