OpenCV SURF FLANN特征匹配的实践

最新推荐文章于 2023-12-07 09:34:46 发布

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文章标签： opencv 人工智能计算机视觉 C/C++

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本文介绍了在计算机视觉中利用OpenCV的SURF算法进行特征提取和FLANN进行特征匹配的过程，重点是设置匹配阈值、绘制匹配特征点以及计算单应性变换矩阵，以实现图像的高效匹配。

OpenCV SURF FLANN特征匹配的实践

在计算机视觉中，特征匹配是一项重要的任务。特征匹配可以用于图像拼接、目标追踪、三维重建等方面。而在特征匹配中，SURF算法是一个非常高效且准确的算法。本文将介绍如何使用OpenCV库中的SURF算法进行特征提取和FLANN特征匹配，最终实现单应性的变换。

首先需要导入OpenCV库，并读取两张待匹配的图片：

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0) 
img2 = cv2.imread

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