opencv光斑检测,opencv 特征检测

  opencv光斑检测,opencv 特征检测

  代码在饭桶

  环

  Open3.x-Python特征点检测方法对于OpenCV3.x-Python,特征点检测及显示方法如下:

  下面就重点介绍OpenCV3.x-Python中的各种特征点检测方法的使用示例。

  测试图像为标准的lena.png

  阿卡泽特征检测

  #!/usr/qsdxmf/env python #-*-coding=utf-8-*-#摘要:使用OpenCV3.x-Python检测阿卡泽特征点#作者:阿姆斯#日期:2018-03-17#参考:https://docs . opencv . org/master/D8/d30/classcv _ 1 _ 1a kaze . html进口cv2 import numpy def main():img=cv2。我在读(“莉娜。png’)cv2。im show(输入图像,img)cv2.waitKey(0)#检测akaze=cv2 .AKAZE _ create()要点=AKAZE。检测(img,无)#显示# 必须要先初始化img2 img 2=img。copy()img 2=cv2。绘制关键点(img,Keypoints,img 2,color=(0,255,0))cv2。im show(检测到AKAZE关键点,img 2)cv2。如果_ _ name _ _= _ _ main _ _ :main(),则等待键(0)

  快速特征检测

  import cv2 import numpy def main():img=cv2。我在读(“莉娜。png’)cv2。im show( Input Image ,img)cv2.waitKey(0) brisk=cv2 .BRISK _ create()要点=BRISK。检测(img,无)#必须要先初始化img2 img 2=img。copy()img 2=cv2。绘制关键点(img,Keypoints,img 2,color=(0,255,0))cv2.imwrite(bk.png ,img 2)cv2。im show(检测到的轻快关键点,img 2)cv2。如果_ _ name _ _= _ _ main _ _ :main(),则等待键(0)

  快速特征检测

  #!/usr/qsdxmf/env python3# -*-编码:utf-8 -*- 创建于2021年11月24日星期三14:08:30 @作者:乐迪 #!/usr/qsdxmf/env python #-*-coding=utf-8-*-#摘要:使用OpenCV3.x-Python检测快的特征点#作者:阿姆斯#日期:2018-03-17#参考:https://个文档。opencv。org/master/df/d74/class cv _ 1 _ 1 fastfeaturedetector。超文本标记语言导入cv2 import numpy def main():img=cv2。我在读(“莉娜。png’)cv2。imshow(输入图像,img)cv2.waitKey(0) # 2018-03-17阿姆斯:OpenCV3.x FeatureDetector写法有变化# OpenCV2.x# fast=cv2 .FastFeatureDetector()#关键点=快速。检测(img,无)# OpenCV3.x#注意有_创建()后缀快速=cv2 .FastFeatureDetector _ create()关键点=快速。检测(img,无)#必须要先初始化img2 img 2=img。copy()img 2=cv2。绘制关键点(img,Keypoints,img 2,color=(0,255,0))cv2.imwrite(bk.png ,img 2)cv2。im show(检测到的快速关键点,img 2)cv2。如果_ _ name _ _= _ _ main _ _ :main(),则等待键(0)

  风之圣痕特征检测

  #!/usr/qsdxmf/env python 3 #-*-编码:utf-8-*- 创建于2021年11月24日星期三14:15:45 @作者:乐迪 #!/usr/qsdxmf/env python #-*-coding=utf-8-*-#摘要:使用OpenCV3.x-Python检测风之圣痕特征点#作者:阿姆斯#日期:2018-03-17#参考:https://docs . opencv . org/master/D3/d61/classcv _ 1 _ 1 kaze . html进口cv2 import numpy def main():img=cv2。我在读(“莉娜。png’)cv2。im show(输入图像,img)cv2.waitKey(0)#检测kaze=cv2 .KAZE _ create()要点=KAZE。检测(img,无)#显示# 必须要先初始化img2 img 2=img。copy()img 2=cv2。绘制关键点(img,Keypoints,img 2,color=(0,255,0))cv2.imwrite(kaze.png ,img 2)cv2。im show(检测到的卡兹关键点,img 2)cv2。如果_ _ name _ _= _ _ main _ _ :main(),则等待键(0)

  球特征检测

  #!/usr/qsdxmf/env python #-*-coding=utf-8-*-#摘要:使用OpenCV3.x-Python检测球特征点#作者:阿姆斯#日期:2018-03-17#参考:https://docs . opencv . org/master/db/d95/classcv _ 1 _ 1 orb . html进口cv2 import numpy def main():img=cv2。我在读(“莉娜。png’)cv2。im show(输入图像,img)cv2.waitKey(0)#检测orb=cv2 .ORB _ create()关键点=ORB。检测(img,无)#显示# 必须要先初始化img2 img 2=img。copy()img 2=cv2。绘制关键点(img,Keypoints,img 2,color=(0,255,0))cv2.imwrite(orb.png ,img 2)cv2。im show(检测到的ORB关键点,img 2)cv2。如果_ _ name _ _= _ _ main _ _ :main(),则等待键(0)

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