opencv特徵點匹配（暴力匹配優化）

1.knnmatch() 方法，而k=1，返回一對匹配子，這個方法只返回最接近的距離的一對匹配子，當有足夠多的匹配子的時候，這種方法通常能夠產生最好的結果和最小的誤差。

2.dmatch類

struct cv_exports_w_****** dmatch

//1 cv_wrap dmatch
(int _queryidx,
int _trainidx,
float _distance )
:queryidx
(_queryidx)
,trainidx
(_trainidx)
,imgidx(-
1),distance
(_distance)
//2 cv_wrap dmatch
(int _queryidx,
int _trainidx,
int _imgidx,
float _distance )
:queryidx
(_queryidx)
,trainidx
(_trainidx)
,imgidx
(_imgidx)
,distance
(_distance)
//3 cv_prop_rw int queryidx;
// query descriptor index
cv_prop_rw int trainidx;
// train descriptor index
cv_prop_rw int imgidx;
// train image index
cv_prop_rw float distance;
// less is better
bool
operator
<
(const dmatch &m )
const
};

接著, int queryidx –>是測試影象的特徵點描述符（descriptor）的下標，同時也是描述符對應特徵點（keypoint)的下標。

int trainidx –> 是樣本影象的特徵點描述符的下標，同樣也是相應的特徵點的下標。

int imgidx –>當樣本是多張影象的話有用。

float distance –>代表這一對匹配的特徵點描述符（本質是向量）的歐氏距離，數值越小也就說明兩個特徵點越相像。

最後， 也就是乙個小於操作符的過載，用於比較和排序。 比較的是上述的distance，當然是越小越好。

特徵點匹配

一 特徵點 角點 匹配 影象匹配能夠應用的場合非常多，如目標跟蹤，檢測，識別，影象拼接等，而角點匹配最核心的技術就要屬角點匹配了，所謂角點匹配是指尋找兩幅影象之間的特徵畫素點的對應關係，從而確定兩幅影象的位置關係。角點匹配可以分為以下四個步驟 1 提取檢測子 在兩張待匹配的影象中尋找那些最容易識別的...

Opencv之特徵匹配

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt matplotlib inline def cv show name,img cv2.imshow name,img cv2.waitkey 0 cv2.destroyallw...

Opencv學習筆記（三） 特徵點匹配

在我們提取到帶特徵點和得到特徵描述符後，接下來的工作就是將這些個特徵點進行匹配。一 特徵點匹配位於feature2d的模組中所以在使用的時候應該在標頭檔案中加入 include features2d features2d.hpp 在這個模組中用有三個類 它們的繼承關係如下 對於特徵點匹配有兩種方法 ...