小白评测opencv-ORB

牙叔教程 简单易学

使用场景

orb适用于简单的图片查找, 比如一些纯色和形状比较单一的图片, 即使缩放旋转都可以找到;

如果是游戏这种, 色彩丰富的图片, 并且有山水天, 等等复杂地形的图片, 就不能用了

简单的图片, 效果尚可

复杂的图片, 特征点都找到四面八方去了

这个是找中间顶部的女生头像

这个是找右侧的点赞按钮

这个是找点赞按钮

autojs版本

8.8.10-0

代码讲解

1. 初始化opencv, 不加这个会报错

runtime.images.initOpenCvIfNeeded();

2. 导入用到的类

importClass(java.util.LinkedList);
importClass(org.opencv.imgproc.Imgproc);
importClass(org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs);
importClass(org.opencv.core.Core);
importClass(org.opencv.core.Mat);
importClass(org.opencv.core.MatOfDMatch);
importClass(org.opencv.core.MatOfKeyPoint);
importClass(org.opencv.core.MatOfRect);
importClass(org.opencv.core.Size);
importClass(org.opencv.features2d.DescriptorExtractor);
importClass(org.opencv.features2d.DescriptorMatcher);
importClass(org.opencv.features2d.FeatureDetector);
importClass(org.opencv.features2d.Features2d);

3. 设置图片路径

// let bigImgPath1 = "./图片素材/测试_缩小一半.png";
// let smallImgPath = "./图片素材/测试小图.png";

// let bigImgPath1 = "./图片素材/测试小图.png";
// let smallImgPath = "./图片素材/测试小图.png";

// let bigImgPath1 = "./图片素材/game001.png";
// let smallImgPath = "./图片素材/game001_女生头像.png";

// let bigImgPath1 = "./图片素材/dy1.png";
// let smallImgPath = "./图片素材/dy1_心_带背景.png";

let bigImgPath1 = "./图片素材/dy1_右侧.png";
let smallImgPath = "./图片素材/dy1_心_带背景.png";

4. 对比两张图片

compareImages(bigImgPath1, smallImgPath);

自定义函数compareImages

1. 保证是绝对路径

bigImgPath1 = files.path(bigImgPath1);
smallImgPath = files.path(smallImgPath);

2. 初始化一些变量

var detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.ORB);
var descriptor = DescriptorExtractor.create(DescriptorExtractor.ORB);
var matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_HAMMING);

3. 计算图片特征

// 处理大图
var bigImg = Imgcodecs.imread(bigImgPath1);
var descriptors1 = new Mat();
var keyPoints1 = new MatOfKeyPoint();
detector.detect(bigImg, keyPoints1);
descriptor.compute(bigImg, keyPoints1, descriptors1);

// 处理小图
var smallImg = Imgcodecs.imread(smallImgPath);
var descriptors2 = new Mat();
var keyPoints2 = new MatOfKeyPoint();
detector.detect(smallImg, keyPoints2);
descriptor.compute(smallImg, keyPoints2, descriptors2);

4. 匹配特征点

var matches = new MatOfDMatch();
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

5. 提取前200个特征点

// 排序
var mats = matches.toArray();
function compareNumbers(a, b) {
  return a.distance - b.distance;
}
mats.sort(compareNumbers);

// 提取最佳匹配
let num = 200;
var goodMatch = new LinkedList();
let tempArr = mats.slice(0, mats.length >= num ? num : mats.length);
tempArr.map((item) => {
  goodMatch.add(item);
});
matches.fromList(goodMatch);

6. 画特征点

var dst = new Mat();
Features2d.drawMatches(bigImg, keyPoints1, smallImg, keyPoints2, matches, dst);
let tempFilePath = files.join(files.getSdcardPath(), "脚本", "orb.png");
Imgcodecs.imwrite(tempFilePath, dst);

7. 释放资源

bigImg.release();
descriptors1.release();
smallImg.release();
descriptors2.release();
dst.release();

8. 查看图片

app.viewFile(tempFilePath);

完整源码

公众号回复 obr
​

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• @Tsing Yi

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