ORB算法是FAST算法和BRIEF算法的結(jié)合，ORB可以用來對(duì)圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)快速創(chuàng)建特征向量，并用這些特征向量來識(shí)別圖像中的對(duì)象。

實(shí)例化ORB

orb = cv.ORB_create(nfeatures)

參數(shù)：

• nfeatures：特征點(diǎn)的最大數(shù)量

利用orb.detectAndCompute()檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)并計(jì)算

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

參數(shù)：

• gray：進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的圖像（灰度圖像）

返回：

• kp：關(guān)鍵點(diǎn)信息，包括位置，尺度，方向信息
• des：關(guān)鍵點(diǎn)描述符，每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)BRIEF特征向量，二進(jìn)制字符串。

將關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)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(diǎn)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(lán)色，g=綠色，r=紅色。
  flags：繪圖功能的標(biāo)識(shí)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(duì)和特征點(diǎn)，對(duì)每一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)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(duì)。
• cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS：對(duì)每一個(gè)特征點(diǎn)繪制帶大小和方向的關(guān)鍵點(diǎn)圖形。
• cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS：單點(diǎn)的特征點(diǎn)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(diǎn)檢測(cè) # 2.1實(shí)例化ORB對(duì)象 orb = cv.ORB_create(nfeatures=1000)# 2.2 檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)，并計(jì)算特征描述符 kp, des = orb.detectAndCompute(gray, None)print(des.shape)# 3.將關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)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(diǎn)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()

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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?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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