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法律研究如何在OpenCV Python中实现ORB特征检测器？
ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 是FAST关键点检测器和BRIEF描述符的融合，其中进行了许多更改以提高性能。要实现ORB特征检测器和描述符，您可以按照以下步骤操作：
导入所需的库OpenCV和NumPy。确保您已安装它们。
使用cv2.imread()方法读取输入图像。指定图像的完整路径。使用cv2.cvtColor()方法将输入图像转换为灰度图像。
使用orb=cv2.ORB_create()以默认值启动ORB对象。
在灰度图像中检测并计算特征关键点'kp'和描述符'des'。使用orb.detectAndCompute()。它返回关键点'kp'和描述符'des'。
使用cv2.drawKeypoints()函数在图像上绘制检测到的特征关键点kp。要绘制丰富的特征关键点，您可以将flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS作为参数传递。
显示带有绘制的特征关键点的图像。
让我们看一些示例，以使用ORB特征检测器在输入图像中检测和绘制关键点。
输入图像
我们将在下面的示例中使用以下图像作为输入文件。
示例
在这个Python程序中，我们使用ORB特征检测器在输入图像中检测和计算关键点和描述符。我们还在图像上绘制关键点并显示它。
# import required libraries import cv2 # read input image img = cv2.imread('house.jpg') # convert the image to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Initiate ORB object with default values orb = cv2.ORB_create(nfeatures=2000) # detect and compute the keypoints on image (grayscale) kp = orb.detect(gray, None) kp, des = orb.compute(gray, kp) # draw keypoints in image img1 = cv2.drawKeypoints(gray, kp, None, (0,0,255), flags=0) # display the image with keypoints drawn on it cv2.imshow("ORB Keypoints", img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出
当我们执行上述程序时，它将生成以下输出窗口：
关键点以红色显示。
示例
在这个Python程序中，我们也使用ORB特征检测器在输入图像中检测和计算关键点和描述符。我们还在图像上绘制关键点并显示它。
我们使用标志cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS来绘制关键点。
# import required libraries import cv2 # read input image img = cv2.imread('house.jpg') # convert the image to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Initiate ORB object with default values orb = cv2.ORB_create(nfeatures=50) # detect and compute the keypoints on image (grayscale) kp, des = orb.detectAndCompute(gray, None) # draw keypoints in image img1 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None,(0,0,255), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) # display the image with keypoints drawn on it cv2.imshow("ORB Keypoints", img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出
当我们执行上述程序时，它将生成以下输出窗口：
在上图中，关键点及其大小和方向一起绘制。我们找到并绘制了50个特征关键点。
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