ORB關鍵點檢測（python實現）

文章目錄

• • 1.SURF關鍵點檢測，SIFT關鍵點檢測，Shi-Tomasi角點檢測，Harris角點檢測
  • 2.ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)
  • 3.使用步驟
  • 4.代碼實戰

1.SURF關鍵點檢測，SIFT關鍵點檢測，Shi-Tomasi角點檢測，Harris角點檢測

Harris:
https://blog.csdn.net/Keep_Trying_Go/article/details/125384144
Shi-Tomasi:
https://blog.csdn.net/Keep_Trying_Go/article/details/125384218
SIFT:
https://blog.csdn.net/Keep_Trying_Go/article/details/125384278
SURF:
https://blog.csdn.net/Keep_Trying_Go/article/details/125384513

2.ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)

優點：
（1）實時檢測；
FAST：可以做到特征點的實時檢測；
BRIEF：對已經檢測到的特征點進行描述；加快了特征描述符建立的速度，同時極大的降低了特征匹配的時間；

3.使用步驟

（1）創建orb對象；cv2.ORB_create()
（2）關鍵點檢測和特征匹配：kp,des=orb.detectAndCompute(gray,mask);

4.代碼實戰

import os
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('images/HaLiSi.jpg')
img=cv2.resize(src=img,dsize=(450,450))
gray=cv2.cvtColor(src=img,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#SIFT對象創建
orb=cv2.ORB_create()
#進行檢測,其中第二個參數為None，表示對整張圖進行檢測
kp=orb.detect(gray,None)
#進行特征匹配
# kp,des=surf.compute(gray,kp)
kp,des=orb.detectAndCompute(gray,None)
print(des)
#繪制角點
cv2.drawKeypoints(image=gray,keypoints=kp,outImage=img,color=(0,255,0))
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
print('Pycharm')