python opencv把普通的点集转换为KeyPoint类型

最新推荐文章于 2024-05-27 23:41:31 发布
最新推荐文章于 2024-05-27 23:41:31 发布
阅读量4.5k 收藏 11
点赞数 15
分类专栏： python opencv
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33591712/article/details/102616102
版权 
            cv_kpts1 = [cv2.KeyPoint(cv_kpts1[i][0], cv_kpts1[i][1], 1)
                        for i in range(cv_kpts1.shape[0])]
Python与OpenCV的SIFT特征提取
Python编程之道的博客
04-23 1065
本文旨在为计算机视觉开发者和研究人员提供一份关于SIFT特征提取的全面指南，特别是在Python和OpenCV环境下的实现。SIFT算法的核心原理OpenCV中SIFT实现的内部工作机制Python代码实现细节实际应用案例分析性能优化技巧本文首先介绍SIFT的基本概念和数学原理，然后详细讲解OpenCV中的实现方法，接着通过实际代码示例展示具体应用，最后讨论相关工具资源和未来发展方向。SIFT。
使用Python和OpenCV进行图像拼接和全景图构建
qq_40985985的博客
01-23 4104
这篇博客将介绍如何使用OpenCV执行图像拼接和全景构建。并提供了用于OpenCV 2.4和OpenCV 3图像拼接的源代码。 图像拼接算法需要四个步骤： （1）检测关键点并提取局部不变描述符； （2）图像之间的匹配描述符； （3）应用RANSAC估计单应矩阵； （4）使用单应性矩阵应用翘曲变换。 虽然简单，但是在为两个图像构造全景图时，该算法在实践中效果很好。后续拓展将介绍如何构建全景图以及如何对多于两张图像进行图像拼接。
【配准】python代码：标注关键点（keypoint）并生成位置坐标的文本文件
m0_37935211的博客
05-24 4276
配准常见的评判标准就是关键点坐标之间的误差（TRE），关键点的标注就成了绕不开的过程。有很多图像处理软件都可以实现在图像上画点并且显示鼠标处的坐标，如windows自带的绘图软件，ImageJ等，但是我当下的任务需求是标记图像对上对应的关键点，并生成相应的txt文本。稍微调查了一下各种标记软件，未果，最终决定自己写代码实现。 关键函数 1、matplotlib.pyplot.ginput（） 这个函数可以用来捕获鼠标点击处的坐标，函数返回一个列表，保存着每次点击的坐标。具体的函数说明看下...
python ORB opencv kp(Keypoints) 关键点转化为普通点集 关键点的描述符KeyPoint对象
CSPhD-winston的博客
09-15 3617
最近在看ORB的特征提取，在运行代码的时候，输出kp点发现，是一串看不懂的数字，我们知道kp点包含很多信息，有坐标，方向，大小范围等。 这是我输出kp点的内容 kp [<KeyPoint 000001781B561150>, <KeyPoint 000001781B5613C0>] 这是orb提取特征的源码 import numpy as np import cv2 as cv import os import time img = cv.imread('.\yolo\\2.jp
OpenCV:cv2.drawKeypoint 函数
2301_77444219的博客
05-27 934
cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG：不建立输出图像，而是直接对输出图像进行变量空间绘制，要求变量的size与type都初始化完成。cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT：默认的绘制模式，绘制结果为普通的小圆圈，圆心即为特征点坐标。cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS：单点的特征点不被绘制。本文选取的图片特征值效果较差，仅做参考，主要关注不同flags的绘制方式。
Opencv中特征点Keypoint的解读(特征点与坐标的相互转换)
darlingqx的博客
12-10 6095
在我们学习特征点检测时，使用特征点检测器，比如ORB和SIFT生成特征点(FAST和SURF好像已经申请专利，较新版本可能用不了)，通常生成的特征点形式是一个，它是KeyPoint类生成的对象。> - Can't parse 'keypoints'. Input argument doesn't provide sequence protocol > - Can't parse 'points2f'. Input argument doesn't provide sequence protocol
cv2.KeyPoint 和 cv2.DMatch
Banbakaban的博客
01-13 3900
cv2.Keypoint Attribute Comments .pt 点的坐标 .size 点邻域大小 .angle 特征点方向 .response .octave 特征点所在的金字塔组 .class_id 类型 cv2.DMatch Attribute Comments .distance 描述符的距离 .trainIdx 目标图像（train）中的索引值 .queryIdx 查询图像（query）中的索引值 .imgIdx 目标图像
python如何用OPencv进行斑点检测(Blobs)
zhangzhechun的专栏
05-23 681
这段代码的主要作用是使用OpenCV库中的来检测图像中的斑点（blobs）。blob.jpg通过这些步骤，程序能够识别和可视化图像中的斑点，通常用于图像处理和计算机视觉中的特征检测任务。例如，可以用于检测图像中的细胞、气泡、圆形物体等。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;OpenCV 2.xOpenCV 3.x及以上开始导入OpenCV和NumPy库读取图像并转换为灰度图像设置SimpleBlobDetector参数选择OpenCV版本。
opencv-python-特征检测笔记
羽翼半张
03-17 625
Harris、Shi-Tomasi、SITF、ORB
使用Python和OpenCV进行多尺度模板匹配
qq_40985985的博客
01-17 5799
这篇博文将实现如何将标准模板匹配扩展到多尺度，从而使其更加健壮。使其可以处理模板和输入图像大小不同的匹配。 我们还发现，在模板图像是刚性和格式良好的情况下，使用边缘映射而不是RGB或灰度表示可以在应用模板匹配时产生更好的结果。 如果只考虑平移和缩放，多尺度模板匹配方法可以很好地工作；但是，这种方法在存在旋转和非仿射变换的情况下不那么鲁棒。对于旋转和非仿射变换的情况，最好应用关键点检测、局部不变描述符和关键点匹配。
第六十七篇:opencv中KeyPoint与point2f之间相互转换
热门推荐
liaojiacai的博客
12-17 2万+
作者：liaojicai    邮箱： ljc_v2x_adas@foxmail.com opencv中对角点检测时需要将vector与vector之间进行转换 这个在opencv版本里面自带了相关的转换函数 1、KeyPoint 转point2f CV_WRAP static void convert(const std::vector& keypoints,
Opencv KeyPoint类
DXT的博客
07-10 3321
转自：https://blog.youkuaiyun.com/u010821666/article/details/52883580KeyPoint定义：inline KeyPoint::KeyPoint(Point2f _pt, float _size, float _angle, float _response, int _octave, int _class_id) : pt(_pt), siz...
KeyPoint 和 point2f相互转换
T_T_T_T_的博客
11-02 1469
KeyPoint 转point2f void KeyPointsToPoints(vector<KeyPoint> kpts, vector<Point2f> &pts) { for (int i = 0; i < kpts.size(); i++) { pts.push_back(kpts[i].pt); } } point2f 转KeyPoint void PointsToKeyPoints(vector<Point2f>pts,vector&
opencv中 cv2.KeyPoint和cv2.DMatch的理解
qq_29023939的博客
07-20 2万+
cv2.KeyPoint是opencv中关键点检测函数detectAndCompute()返回的关键点的类，他包含关键点的位置，方向等属性具体如下： #point2f pt;//位置坐标 # float size; // 特征点邻域直径 #float angle; // 特征点的方向，值为[零, 三百六十)，负值表示不使用 # float response; # int octave; // 特...
22、使用Opencv的circle函数绘制圆转成使用polylines函数绘制圆，并将外轮廓坐标点输出
sxj731533730
09-10 910
基本思想：使用opencv的 circle(circleImg, Point(100, 50), 40, Scalar(255, 255, 255), 1, 8)函数绘制圆形，转成使用polylines(img, circlePoint, false, Scalar(255, 255, 255), 1, 8)绘制，并输出绘制的关键点，其实本菜鸟就是为了得到圆的外轮廓坐标点 Clion工具 CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.16) proj
OpenCV：KeyPoint/drawKeypoints/drawMatches小记
leonardohaig的博客
07-30 1万+
今日用到了这几个函数/类，小记一下函数的各个参数以及用法。 KeyPoint特征点类 保存特征点各种信息的KeyPoint类在使用中是不透明的，我们来看看KeyPoint类的主要属性： 主要包含的特征点信息有：位置、邻域直径、特征的方向、响应强度、多尺度信息和分类等。特征点匹配的实现就是通过逐个匹配特征点的这些信息。 drawKeypoints特征点绘制 opencv提供了一个快速绘...
Python-opencv SIFT特征提取与Keypoint
nan1104的博客
04-25 3824
参考官网https://docs.opencv.org/3.2.0/d2/d29/classcv_1_1KeyPoint.html SIFT提取特征后将信息用Keypoint结构体保存了下来，Keypoint的信息如下 cv::KeyPoint::KeyPoint ( float x, #关键点横坐标 float y, #关键点纵坐标 float _size, fl...
OpenCV-Python 特征点检测 (含SIFT/SURF/ORB/KAZE/FAST/BRISK/AKAZE)
zhengju444的专栏
03-30 3091
方便有同样疑问的新手了解和学习
2024年如何有效防韩？python两三行代码轻松批量添加~，2024年最新211本硕如何通过字节跳动、百度、美团Python面试
m0_60721823的博客
05-04 885
Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
python opencv blob分析
最新发布
03-27
### 如何用 Python 和 OpenCV 实现 Blob 检测与分析 Blob 是二值图像中的连通区域，通常用于描述具有特定形状特征的目标对象。通过 OpenCV 的 `SimpleBlobDetector` 类可以轻松实现 Blob 检测并提取其属性。 以下是完整的解决方案： #### 1. 安装依赖库 确保已安装所需的库： ```bash pip install opencv-python-headless numpy ``` #### 2. 导入必要模块 导入 OpenCV 和 NumPy 库以便处理图像数据。 ```python import cv2 import numpy as np ``` #### 3. 创建 SimpleBlobDetector 对象 可以通过自定义参数来调整检测器的行为。例如设置最小面积、圆度范围等条件[^3]。 ```python params = cv2.SimpleBlobDetector_Params() # 改变阈值 params.minThreshold = 10 params.maxThreshold = 200 # 面积过滤 params.filterByArea = True params.minArea = 1500 # 圆形度过滤 params.filterByCircularity = True params.minCircularity = 0.1 # 凸性过滤 params.filterByConvexity = True params.minConvexity = 0.87 # 惯性比率过滤 params.filterByInertia = True params.minInertiaRatio = 0.01 detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params) ``` #### 4. 加载图像并转换为灰度模式 加载输入图片并将颜色空间从 BGR 转换到 GRAYSCALE，因为 Blob 检测仅支持单通道图像。 ```python im = cv2.imread("blob_detection.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if im is None: raise ValueError("无法读取图像文件") ``` #### 5. 执行 Blob 检测 调用创建好的检测器方法获取关键点列表。 ```python keypoints = detector.detect(im) ``` #### 6. 可视化结果 利用 OpenCV 提供的功能绘制标记点及其方向矢量箭头。 ```python with_keypoints = cv2.drawKeypoints( im, keypoints, np.array([]), (0, 0, 255), # RGB color red flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS ) cv2.imshow("Detected Blobs", with_keypoints) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` #### 7. 获取关键点坐标和大小信息 遍历所有找到的关键点，并打印它们的位置以及直径尺寸[^2]。 ```python for keypoint in keypoints: x, y = keypoint.pt diameter = keypoint.size print(f"KeyPoint at ({x:.2f}, {y:.2f}) has size {diameter:.2f}") ``` --- ### 总结 上述流程展示了如何借助 Python 结合 OpenCV 来完成基本的 Blob 分析任务。可以根据实际需求进一步优化参数设定或者扩展功能应用领域[^1]^。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值