cv2.KeyPoint 和 cv2.DMatch
一、cv2.Keypoint 数据结构
Attribute | Descriptions | Comments |
---|---|---|
.pt | 点的坐标 | |
.size | 点邻域大小 | |
.angle | 特征点方向 | |
.response | 特征点响应程度指数 | 响应越强,关键点越好 |
.octave | 特征点所在的金字塔组 | 从哪一层得到的数据 |
.class_id | 类型 |
Input:
left_kps, left_dess = detector.detectAndCompute(image, None)
print("数据类型", type(left_kps[0]))
print("position", left_kps[0].pt)
print("radius", left_kps[0].size)
print("angle", left_kps[0].angle)
print("response", left_kps[0].response)
print("octave", left_kps[0].octave)
print("class_id", left_kps[0].class_id)Result:
数据类型 <class 'cv2.KeyPoint'>
position (6.578876972198486, 274.11456298828125)
radius 6.09220027923584
angle 90.25723266601562
response 0.04461445286870003
octave 4784896
class_id -1
二、cv2.DMatch数据结构
Attribute | Descriptions | Comments |
---|---|---|
.distance | 两个描述符的距离 | 越小匹配度越高 |
.trainIdx | 目标图像(train)中的索引值 | |
.queryIdx | 训练图像(query)中的索引值 | 原图 |
.imgIdx | 目标图像的索引值 | 多图匹配时用到 |
Input:knn_matchers = matcher.knnMatch(img1, img2, 2)print("数据类型:", type(knn_matchers[0]))print("distance=", knn_matchers[0].distance)print("trainIdx=", knn_matchers[0]trainIdx)print("queryIdx=", knn_matchers[0].queryIdx)print("imgIdx=", knn_matchers[0].imgIdx)Result:
数据类型: <class 'cv2.DMatch'>
distance= 32.15586853027344
trainIdx= 121
queryIdx= 10
imgIdx= 0
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