OPENCV3.4.1 ORB+FLANN

最新推荐文章于 2024-07-27 16:26:37 发布
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#opencv #orb #flann

本文介绍了解决OpenCV中ORB特征描述符与FLANN匹配器格式不兼容的问题。通过将ORB产生的描述符从默认格式转换为FLANN所需的32位浮点数格式，可以避免出现“unsupportedformatorcombinationofformats”错误。

OPENCV下使用ORB+FLANN

出现unsupported format or combination of formats(type 0)in cv::flann::buildIndex_
查询后发现时ORB得出的descriptors数据格式与flann的数据格式不相符。
在使用compute(frame,keypoints,descriptors);后加入一句descriptors.convertTo(descriptors,CV_32F);即可。
查看下关于FLANN的源码，这里算是不求甚解啦~
参考链接
http://answers.opencv.org/question/59996/flann-error-in-opencv-3/
https://stackoverflow.com/questions/23634730/opencv-flann-matcher-crashes#
https://blog.youkuaiyun.com/u014686356/article/details/52300995

Android OpenCV（五十七）：ORB特征点FLANN匹配
AndroidKt
05-29 1531
前言 Android OpenCV 系列的上一篇文章中，我们学习了 ORB 特征点的暴力匹配方式。复习一下，暴力匹配法会针对查询描述子中的每个描述符在训练描述子中寻找匹配描述子，算法复杂度是 O(n2n^2n2) 级别的，随着特征点数量的增加，运行速度会受到明显的影响。所以，我们今天介绍另外一种匹配方法—— （近似）最近邻快速搜索库（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，FLANN）。它是一个对大数据集和高维特征进行最近邻搜索的算法的集合，而且这些算法
计算机视觉与深度学习 | ORB特征匹配：基于OpenCV+Python（暴力匹配、FLANN）
尘世冰封的专栏
06-27 1083
===================================================== github：https://github.com/MichaelBeechan 优快云：https://blog.csdn.net/u011344545 ===================================================== 计算机视觉与深度学习 | ORB特征提取：基于OpenCV+Python（附代码） 2011年Rublee等[12]提出了ORB（Or
ORB角点检测--快速近似最近邻（FLANN）匹配--c++
Super__Idol的博客
02-18 1349
ORB角点检测--快速近似最近邻（FLANN）匹配--c++
实验11 基于FlannBasedMatcher的ORB实现
qq_52094801的博客
12-20 1804
1 FlannBasedMatcher匹配FLANN(Fast_Library_for_Approximate_Nearest_Neighbors)快速最近邻搜索包，它是一个对大数据集和高维特征进行最近邻搜索的算法的集合,而且这些算法都已经被优化过了。在面对大数据集时它的效果要好于 BFMatcher。经验证，FLANN比其他的最近邻搜索软件快10倍。使用 FLANN 匹配,我们需要传入两个字典作为参数。这两个用来确定要使用的算法和其他相关参数等。第一个是 IndexParams。
python opencv3 基于ORB的特征检测和 BF暴力匹配 knn匹配 flann匹配
weixin_30611509的博客
08-06 1264
git：https://github.com/linyi0604/Computer-Vision bf暴力匹配： 1 # coding:utf-8 2 3 import cv2 4 5 """ 6 orb特征检测和匹配 7 两幅图片分别是 乐队的logo 和包含该logo的专辑封面 8 利用orb进行检测后进行匹配两幅图片中的logo ...
ORB+FLANN
qq_41296039的博客
07-17 1082
对于基于 FLANN 的匹配器，我们需要传递两个字典，指定要使用的算法、相关参数等。第一个是IndexParams。对于各种算法，要传递的信息在 FLANN 文档中进行了解释。作为总结，对于SIFT，SURF等算法。FLANN 代表 近似最近邻的快速库。它包含针对大型数据集中的快速最近邻搜索和高维特征优化的算法集合。对于大型数据集，它比BFMatcher工作得更快。使用 ORB 时，可以传递以下内容。根据文档，建议使用注释值，但在某些情况下，它没有提供所需的结果。
opencv-3.4.1-vc14_vc15.rar
08-07
3. 特征检测与匹配：OpenCV支持多种特征检测算法，如SIFT、SURF、ORB、FAST等，这些在物体识别、目标跟踪和图像拼接中非常有用。同时，它还提供了特征匹配的算法，如BFMatcher、FLANN等。 4. 机器学习与深度学习：...
OpenCV中文帮助使用文档
12-21
5. **特征检测与描述符**：如角点检测（Harris、Shi-Tomasi、FAST、ORB）、关键点检测（SIFT、SURF、ORB）和描述符匹配（BFMatcher、FLANN匹配器）。 6. **物体识别与追踪**：包括模板匹配、光流法、卡尔曼滤波器、...
python opencv 特征匹配_特征匹配(Brute-Force和FLANN匹配）　(OpenCV+Python)
weixin_42494742的博客
01-14 1038
本文内容是对Opencv官方文档的学习笔记蛮力(Brute0Force)匹配原理蛮力匹配很简单,首先在第一幅图像中选取一个关键点，然后依次与第二幅图像的每一个关键点进行(描述符)距离测试，最后返回距离最近的关键点。相关函数介绍在这里由于有不同版本的OpenCV，下面将要涉及到的函数也会有差别，在这里先列出作者的OpenCV版本为3.4.1。对于BF匹配器，我们需要用 cv2.BFMatcher(...
通俗易懂||OpenCV笔记
最新发布
m0_56230886的博客
07-27 1285
OpenCV笔记
2019-9-9 opencv特征检测和描述9-特征匹配（图片在opencv下载）Brute-Force Matcher/FLANN Matcher
weixin_42555985的博客
09-09 518
官网https://docs.opencv.org/3.4.1/dc/dc3/tutorial_py_matcher.html Brute-Force（暴力）匹配基础 暴力匹配是很简单的。先取第一个集合（图像）中一个特征的描述符，然后和第二个集合（图像）中所有特征进行距离计算，最后返回距离最近的那个特征点（最匹配）。 BF匹配，首先我们使用cv.BFMatcher()函数创建BFMatcher对象...
VISUAL-ODOMETRY:使用定向FAST和旋转简报（ORB）特征检测器和描述符，FLANN用于匹配，RANSAC用于离群值移除以及光流和PnP（DLT和Levenberg）估计姿势的python软件包的开发，以具有不同的纹理对比来重建室内和室外环境机器人的
04-16
使用立体视觉测距法进行3D姿势估计 使用定向FAST和旋转简报（ORB）特征检测器和描述符，FLANN用于匹配，RANSAC用于离群值移除以及光流和PnP（DLT和Levenberg）估计姿势的python软件包的开发，以具有不同的纹理对比来重建室内和室外环境机器人的 特征提取在ORB，FAST，SHI-TOMASI，SIFT和SURF上进行了实验。 下图显示了针对设置的1000个特征点的大小有无的ORB提取 orb = cv2.ORB_create(nfeatures=500) kp1, desc1 = orb.detectAndCompute(img1, None) kp2, desc2 = orb.detectAndCompute(img2, None) 功能匹配在BFMatcher和FLANN上进行了实验。 下图显示了ORB + FLANN search_params = d
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Chang_Shuang的博客
10-16 5218
KeyPoint类 class KeyPoint { Point2f pt; //坐标 float size; //特征点领域直径 float angle;//特征点的方向，值为（0，360），负值表示不使用 float response; int octave; //特征点所在的图像金字塔的组 int class_id; /
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、使用 FLANN 进行特征匹配二、ORB算法总结 前言 这是这个系列的最后一章，笔者也用了半个多月的时间内复习完了毛星云前辈编写的《OpenCV3编程入门》，非常感谢毛星云前辈。 笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结束了，未来的导师也是从事的该方向，笔者又开始了新一轮的学习。回来发现OpenCV已经出到了4.5.5版本，遂重新下载新版本并决定记录这一.
多个相机固定空间位置的简单拼接orb_flann
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upup
08-30 3957
OpenCV(4.0.0-pre) e:\opencv\opencv\modules\flann\src\miniflann.cpp:315: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) in function 'cv::flann::buildIndex_' > type=0 So what I said: in order to use FlannBasedMatcher you need to convert your
图像特征检测笔记（特征检测基本概念，Harris，Shi-Tomasi，SIFT，SURF，ORB，暴力特征匹配，FLANN特征匹配））
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在进行中值滤波时，出现-210错误 print(img1.dtype) img2 = cv2.medianBlur(img1,3) print(img2) float64 error: (-210:Unsupported format or combination of formats) in function 'cv::opt_AVX2::medianBlur' 发现是格式的问题 修改后： img2 = cv2.medianBlur(np.uint8(img1),3) print(img2) 将浮
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