cv2相关参数

本文介绍了OpenCV中用于视频处理的参数,包括帧位置、帧宽高、帧率、编码器、总帧数、图像格式、亮度、对比度、饱和度、色调、增益、曝光、RGB转换、白平衡以及相机的校正等特性。

0 CV_CAP_PROP_POS_MSEC Current position of the video file in milliseconds or video capture timestamp.
1 CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 0-based index of the frame to be decoded/captured next.
2 CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO Relative position of the video file: 0 - start of the film, 1 - end of the film.
3 CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH #视频帧宽度
4 CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT #视频帧高度
5 CV_CAP_PROP_FPS #视频帧速率
6 CV_CAP_PROP_FOURCC 4-character code of codec.
7 CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT #视频总帧数
8 CV_CAP_PROP_FORMAT Format of the Mat objects returned by retrieve() .
9 CV_CAP_PROP_MODE Backend-specific value indicating the current capture mode.
10 CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS Brightness of the image (only for cameras).
11 CV_CAP_PROP_CONTRAST Contrast of the image (only for cameras).
12 CV_CAP_PROP_SATURATION Saturation of the image (only for cameras).
13 CV_CAP_PROP_HUE Hue of the image (only for cameras).
14 CV_CAP_PROP_GAIN Gain of the image (only for cameras).
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OpenCV中的`cv2.drawMatches`函数用于可视化特征点匹配结果,常用于图像处理和计算机视觉任务中。该函数的参数较为丰富,能够灵活地控制匹配结果的绘制方式。以下是其参数的具体用法: - `img1`: 第一幅图像(通常为查询图像)[^1]。 - `keypoints1`: 第一幅图像中的关键点列表,这些关键点是通过特征检测器(如SIFT、SURF、ORB等)检测得到的[^1]。 - `img2`: 第二幅图像(通常为训练图像)[^1]。 - `keypoints2`: 第二幅图像中的关键点列表[^1]。 - `matches1to2`: 匹配对象列表,每个匹配对象描述了`img1`和`img2`之间关键点的对应关系。通常通过匹配器(如BFMatcher或FlannBasedMatcher)计算得到[^1]。 - `outImg`: 输出图像,用于显示匹配结果。如果传入`None`,函数会自动创建一个新的图像来显示结果。 - `flags`: 绘制标志,控制匹配结果的显示方式。常用的选项包括: - `cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT`: 使用默认设置绘制匹配。 - `cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG`: 允许在输出图像上叠加绘制。 - `cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS`: 不绘制未匹配的关键点。 - `cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS`: 绘制关键点的大小和方向信息[^1]。 以下是一个使用`cv2.drawMatches`的示例代码: ```python import cv2 import numpy as np # 加载两幅图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 创建SIFT检测器 sift = cv2.SIFT_create() # 检测关键点并计算描述符 keypoints1, descriptors1 = sift.detectAndCompute(img1, None) keypoints2, descriptors2 = sift.detectAndCompute(img2, None) # 创建BF匹配器 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True) # 匹配描述符 matches = bf.match(descriptors1, descriptors2) # 绘制匹配结果 outImg = cv2.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, None, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) # 显示结果 cv2.imshow('Matches', outImg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` ### 相关问题 1. OpenCV中如何使用SIFT或SURF进行特征检测和描述符计算? 2. 如何使用BFMatcher或FlannBasedMatcher进行特征匹配? 3. OpenCV中drawMatches函数与drawMatchesKnn函数有何区别? 4. 如何通过OpenCV可视化特征点及其描述符? 5. OpenCV中如何实现图像拼接中的特征匹配部分?
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