OpenCV基于ORB算法实现角点检测

本文分享基于OpenCV使用ORB算法进行角点检测的具体实现代码，供读者参考学习。

ORB算法融合了FAST关键点检测与BRIEF特征描述子的优势，能够快速提取图像中的关键点并生成特征向量，进而用于图像对象的识别与匹配。

实例化ORB对象

orb = cv.ORB_create(nfeatures)

主要参数说明如下：

• nfeatures：设定提取特征点的最大数量上限。

调用orb.detectAndCompute()方法检测关键点并计算描述符。

kp, des = orb.detectAndCompute(gray, None)

该方法的参数说明如下：

• gray：输入待检测的灰度图像。

函数返回结果包含：

• kp：关键点列表，包含每个关键点的位置、尺度和方向信息。
• des：关键点描述符，由每个关键点的BRIEF特征向量组成，通常为二进制字符串形式。

将检测到的关键点绘制到图像上进行可视化展示。

cv.drawKeypoints(image, keypoints, outputimage, color, flags)

该绘图函数的参数说明如下：

• image：原始输入图像。
• keypoints：包含关键点信息的列表，用于在图像上绘制。
• outputimage：输出图像对象，可直接使用原始图像作为载体。
• color：指定画笔颜色，通过设置(b, g, r)元组值来改变颜色，其中b代表蓝色，g代表绿色，r代表红色。
• flags：控制绘图行为的标识符。

可选的flags值包括： 1、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT：创建输出图像矩阵，在现有输出图像上绘制匹配对和特征点，每个关键点仅绘制中心点。 2、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG：不创建新的输出图像矩阵，直接在传入的输出图像上绘制匹配对。 3、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS：为每个特征点绘制包含大小和方向信息的完整关键点图形。 4、cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS：不绘制单独的特征点。

import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

# 1.图像读取
img = cv.imread("1.jpg")
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 2.ORB角点检测
# 2.1实例化ORB对象
orb = cv.ORB_create(nfeatures=1000)

# 2.2 检测关键点，并计算特征描述符
kp, des = orb.detectAndCompute(gray, None)

print(des.shape)

# 3.将关键点检测在图像上
img2 = cv.drawKeypoints(img, kp, None, flags=0) # 也可以添加 color 参数指定图像显示关键点的颜色，例如 img2 = cv.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0, 0, 255), flags=0)

# 4.绘制图像
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
plt.imshow(img2[:, :, ::-1])
plt.xticks([]),
plt.yticks([])
plt.show()

以上为OpenCV基于ORB算法实现角点检测的全部内容，希望对本读者的学习有所帮助，欢迎继续支持本站。