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FLANN图像匹配
orb.detectAndCompute(img1,None)#检测关键点和计算描述符 kp2, des2=orb.detectAndCompute(img2,None)#检测关键点和计算描述符 #定义FLANN 参数 FLANN_INDEX_LSH=6 index_params=dict(algorithm=FLANN_INDEX_LSH,table_number=6,key_size=12,multi_probe_level =1) search_params=dict(checks=50) flann=cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params)#创建FLANN匹配器 matches=flann.match(des1,des2)#执行匹配操作 draw_params=dict(matchColor=(0,255,0),singlePointColor=(255,0,0 链接：https://www.cs.ubc.ca/paper/flann https://github.com/flann-lib/flann https://github.com/jlblancoc/
1K30编辑于 2022-09-21 - 来自专栏微卡智享
Android OpenCV（五十七）：ORB特征点FLANN匹配
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）。 API FlannBasedMatcher FLANN匹配器 public static FlannBasedMatcher create() DescriptorMatcher通用匹配器 public BRUTEFORCE_HAMMING = 4, BRUTEFORCE_HAMMINGLUT = 5, BRUTEFORCE_SL2 = 6; 所以，针对 FLANN secondBgr.release() firstGray.release() secondGray.release() super.onDestroy() } } 效果 FLANN
2.4K30发布于 2021-11-05 - 来自专栏微卡智享
C++ OpenCV特征提取之FLANN特征匹配
前言 前面我们学了《C++ OpenCV特征提取之BFMatcher匹配》BFMatcher的匹配，这一章我们看一下FLANN的特征匹配。 FLANN 是快速最近邻搜索包(Fast_Library_for_Approximate_Nearest_Neighbors)的简称。 代码演示 我们再新建一个项目名为opencv--FLANN，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?
2.5K30发布于 2019-07-24 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
揭秘OpenCV4中多数人未知ORB与SIFT特征匹配技巧
匹配： FLANN匹配器是一种高效的近似最近邻搜索算法，适用于大型数据集和高维特征。 在OpenCV中，ORB特征与SIFT特征的FLANN匹配也是不一样的，通常ORB是基于LSH、SIFT基于KNN或者KDTree。 代码演示如下： ORB + FLANN import cv2 # 加载图像和创建ORB检测器 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) (index_params, search_params) matches = flann.match(des1, des2) matches = sorted(matches, key=lambda 匹配支持LSH；SIFT特征的暴力匹配支持L1与L2、FLANN匹配支持KNN、KDTree等。
15400编辑于 2026-04-02 - 来自专栏用户6291251的专栏
OpenCV：图像检索。
主要是「暴力匹配法」和「FLANN匹配法」。 提了好几次特征了，那么什么是图像的特征呢？ 图像特征就是指有意义的图像区域，具有独特性或易于识别性，比如角点、斑点以及高密度区。 剩下的太难了，以后慢慢了解~ / 02 / 图像检索 采用FLANN匹配，近似最近邻的快速库。 原始图片如下，为微博的Logo。 ? 目标图片如下，包含新浪微博的名称。 ? 代码如下。 匹配器参数 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 indexParams = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) searchParams = dict(checks=50) # FLANN匹配器 flann = cv2.FlannBasedMatcher(indexParams, searchParams) # K-最近邻匹配 matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 绘制一个空白图片 matchesMask = [[0, 0] for i in range(len(matches))] #
1.6K20发布于 2020-10-09 - 来自专栏Pulsar-V
OpenCV编译参数一览
/sources/modules/flann/include/opencv2/flann.hpp;F:/opencv/sources/modules/flann/include/opencv2/flann /flann.hpp;F:/opencv/sources/modules/flann/include/opencv2/flann/flann_base.hpp;F:/opencv/sources/modules /modules/flann/include/opencv2/flann/dist.h;F:/opencv/sources/modules/flann/include/opencv2/flann/dummy.h /modules/flann/include/opencv2/flann/nn_index.h;F:/opencv/sources/modules/flann/include/opencv2/flann /flann/include/opencv2/flann/random.h;F:/opencv/sources/modules/flann/include/opencv2/flann/result_set.h
4.4K60发布于 2018-04-18 - 来自专栏小鹏的专栏
使用openCV提取sift；surf；hog特征
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None) # FLANN parameters FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5) search_params = dict(checks=50) # or pass empty dictionary flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params ,search_params) matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2) print 'matches...'
76410编辑于 2022-05-09 - 来自专栏QA一隅
OpenCV图像识别在自动化测试中实践
FLANN匹配：FLANN具有一种内部机制，该机制可以根据数据本身选取合适的算法来处理数据集，FLANN比其他的最近邻搜索快10倍。 FLANN的单应性匹配，单应性指的是两幅图像中的一幅出现投影畸变时，他们还能彼此匹配。 # FLANN 匹配算法参数 FLANN_INDEX_KDTREE = 1 index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5) #第一个参数指定算法 search_params = dict(checks=50) #指定应递归遍历索引中的树的次数 # flann特征匹配 flann = cv.FlannBasedMatcher 匹配算法参数 FLANN_INDEX_KDTREE = 1 index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5
4.4K31发布于 2021-08-09 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV中ORB特征提取与匹配
detectAndCompute(box, Mat(), keypoints_obj, descriptors_box); vector<DMatch> matches; // 初始化flann local sensitive hash(LSH) Ptr<DescriptorMatcher> matcher = makePtr<FlannBasedMatcher>(makePtr<flann goodMatches, dst); imshow("output", dst); waitKey(0); return 0; } 在OpenCV中基于BRIEF与ORB特征实现FLANN 原因是BRIEF与ORB特征是二进制的CV_8U而SIFT与SURF特征数据是浮点数，FLANN默认的匹配是基于浮点数运算计算距离，所以导致了类型不支持错误，这个时候只要使用如下的方法重新构造一下FLANN Ptr<DescriptorMatcher> matcher = makePtr<FlannBasedMatcher> (makePtr<flann
6.4K71发布于 2018-04-04 - 来自专栏点云PCL
PCL 1.7.2（vtk6.2） + VS2013 + win10_x64 配置及常见问题
bin路径即包含dll,exe文件夹）: (win10直接一行一行添加，win7；隔开) D:\pcl\PCL 1.7.2\bin D:\pcl\PCL 1.7.2\3rdParty\FLANN PCL1.7.2\3rdParty\Boost\include\boost-1_57 D:\pcl\PCL1.7.2\3rdParty\Eigen\eigen3 D:\pcl\PCL1.7.2\3rdParty\FLANN 2.1.2链接器\常规\ 附加库目录 D:\pcl\PCL 1.7.2\lib D:\pcl\PCL1.7.2\3rdParty\Boost\lib D:\pcl\PCL1.7.2\3rdParty\FLANN /flann.h>此时包含目录为：D:\pcl\PCL1.7.2\3rdParty\FLANN\include 如果写的<flann.h> 此时包含目录添加为： D:\pcl\PCL1.7.2\3rdParty \FLANN\include\flann 3.4.lib 错误 ：确认版本lib文件路径 步骤四 测试 #include<pcl/io/pcd_io.h> #include<pcl/features/integral_image_normal.h
1.1K21发布于 2019-07-31 - 来自专栏C++系列
【计算机视觉】基于SIFT算法的图像拼接小项目（精炼137行代码＆模块化＆拼接效果优良）
describe1, key2, describe2,img3,img4 # 特征点匹配函数 def match_features(describe1, describe2, MIN=10): FLANN_INDEX_KDTREE = 0 indexParams = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) searchParams = dict(checks=50) flann = cv.FlannBasedMatcher(indexParams, searchParams) match = flann.knnMatch(describe1, describe2
48500编辑于 2025-05-13 - 来自专栏嵌入式项目开发
OpenCV开发：ubuntu18.04下交叉编译OpenCV3.4.9到ARM64位平台RK3399(aarch64-linux-)
features2d.hpp │ │ └── hal │ │ └── interface.h │ ├── features2d.hpp │ ├── flann │ │ ├── flann.hpp │ │ ├── general.h │ │ ├── ground_truth.h │ │ ├── hdf5 sampling.h │ │ ├── saving.h │ │ ├── simplex_downhill.h │ │ └── timer.h │ ├── flann.hpp -> libopencv_flann.so.3.4 │ ├── libopencv_flann.so.3.4 -> libopencv_flann.so.3.4.9 │ ├── libopencv_flann.so lopencv_core -lopencv_photo -lopencv_dnn -lopencv_shape -lopencv_features2d -lopencv_stitching -lopencv_flann
2.5K32编辑于 2022-01-12 - 来自专栏微卡智享
C++ OpenCV特征提取之平面对象识别
前言 前面我们学习了《C++ OpenCV特征提取之BFMatcher匹配》、《C++ OpenCV特征提取之FLANN特征匹配》都是特征匹配的方法，针对平面对象的识别都是在前面这些方法的基础上我们再进一步进行处理就可以实现 然后我们把前一节课FLANN的匹配方法都拷贝过来《C++ OpenCV特征提取之FLANN特征匹配》 ? 还记得当时的运行效果吧 ? 这次我们换一张图片，直接把大头照显示出来 ? ?
2K40发布于 2019-07-24 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
对极几何
使用SIFT查找关键点和描述符 kp1,des1=sift.detectAndCompute(img1,None) kp2,des2=sift.detectAndCompute(img2,None) FLANN_INDEX_KDTREE =1 index_params=dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE,trees=5) search_params=dict(checks=50) flann=cv2.FlannBasedMatcher (index_params,search_params) matches=flann.knnMatch(des1,des2,k=2) good=[] pts1=[] pts2=[] for i,(m,n
49820编辑于 2022-05-29 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
OpenCV特征点检测------Surf（特征点篇）
::Index flann_index(m_image, cv::flann::KDTreeIndexParams(4)); // using 4 randomized kdtrees //利用 Knn近邻算法检索m_object；结果存入 m_indices, m_dists； flann_index.knnSearch(m_object, m_indices, m_dists, 2, cv::flann::SearchParams(64) ); // maximum number of leafs checked flann算法有很多功能， /* * A Demo to OpenCV ::Index flann_index(m_image, cv::flann::KDTreeIndexParams(4)); // using 4 randomized kdtrees //利用Knn 近邻算法检索m_object；结果存入 m_indices, m_dists； flann_index.knnSearch(m_object, m_indices, m_dists, 2, cv
2.9K40编辑于 2022-05-06 - 来自专栏微卡智享
C++ OpenCV特征提取之KAZE和AKAZE的匹配
下面我们来整体改造一下： 因为要进行匹配，所以我们也要按FLANN的方式用到两张图，还是我们原来用FLAAN的那两张。 ? 把原来的src改为了src1和src2了，加载了两张要对比的图。 ---- 再用Flann的方式进行匹配 ? ---- 画出匹配的关键点 ? 到这里我们先运行一下看看效果 ? 找了原因改了一下发现是FLANN的匹配就会报错，这样我们改为BFMATCH的匹配。 ? 然后重新运行一下看看结果 ?
1.3K40发布于 2019-07-24 - 来自专栏站长运维
实战角度！图片去水印及图片匹配替换几种方法分析
FLANN匹配，相对于BFMatcher算法来讲，FLANN算法更加准确、快速、方便 FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，它是目前最完整的 不但实现了一系列查找算法，还包含了一种自动选取最快算法的机制，可以根据数据本身特征选取最佳算法来处理数据集，值得注意的是FLANN匹配只能使用SURF和SIFT算法。 匹配，相对于BFMatcher算法来讲，FLANN算法更加准确、快速、方便 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as = cv2.FlannBasedMatcher(indexParams,searchParams) matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2) matchesMask (index_params, search_params) # 使用KNN算法匹配 matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2) # 去除错误匹配 good = []
94010编辑于 2023-11-28 - 来自专栏点云PCL
PCL配置VS2010过程以及遇到的相关问题的分享
增加Path的变量值为 “D:\ProgramFiles\OpenNI\Bin;%PCL_ROOT%\bin;%PCL_ROOT%\3rdParty\FLANN\bin;%PCL_ROOT%\3rdParty PCL\3rdParty\Boost\include; D:\ProgramFiles\PCL\3rdParty\Eigen\include; D:\ProgramFiles\PCL\3rdParty\Flann ProgramFiles\PCL\3rdParty\Boost\lib; D:\ProgramFiles\PCL\3rdParty\Qhull\lib; D:\ProgramFiles\PCL\3rdParty\FLANN ; pcl_features_debug.lib; pcl_filters_debug.lib; pcl_visualization_debug.lib; pcl_common_debug.lib; flann_cpp_s-gd.lib
1.1K10发布于 2019-07-31 - 来自专栏快乐学AI系列
快乐学AI系列——计算机视觉（5）图像分类和识别
中的关键点和特征描述符kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)# 初始化FLANN 匹配器FLANN_INDEX_KDTREE = 0index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)search_params = dict (checks=50)flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)# 对特征描述符进行匹配matches = flann.knnMatch 然后，我们使用FLANN匹配器对这些特征描述符进行了匹配，过滤掉了不好的匹配，最终显示了匹配结果。
1.1K20编辑于 2023-04-06 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV4.5.x 中SIFT特征匹配调用演示
OpenCV中支持两种特征匹配方法，分别是暴力匹配与FLANN匹配，对浮点数的特征描述子，FLANN匹配比暴力会明显加快运算，创建FLANN实现匹配，并根据相似度排序，寻找最佳匹配得的代码如下： // 初始化flann匹配 vector<DMatch> matches; Ptr<FlannBasedMatcher> matcher = FlannBasedMatcher::create(); matcher
2K20编辑于 2022-08-29
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