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【html课程导航源码】【牛网多人十三水源码】【BA070WS1屏源码】opencvsift源码分析

时间:2024-11-30 12:30:19 分类:百科 编辑:源码汇编
1.openCV的SIFT()不能用
2.求在autojs中使用opencv的源码SIFT特征匹配例子

opencvsift源码分析

openCV的SIFT()不能用

       openCV的SIFT()不能用,版权问题,只需回退opencv的版本即可。

        pip uninstall opencv-python

        pip uninstall opencv-contrib-python

        pip install opencv_python==3.4.2.

        pip install opencv-contrib-python==3.4.2.

        然后再打开一次python环境即可运行sift = cv2.SIFT()

求在autojs中使用opencv的SIFT特征匹配例子

       // 导入OpenCV模块

       var cv = require("opencv");

       // 读取图像

       var img1 = cv.imread("/sdcard/img1.jpg");

       var img2 = cv.imread("/sdcard/img2.jpg");

       // 创建SIFT检测器对象

       var sift = new cv.FeatureDetector("SIFT");

       // 检测图像中的关键点和描述符

       var keypoints1 = sift.detect(img1);

       var keypoints2 = sift.detect(img2);

       var descriptors1 = sift.compute(img1, keypoints1);

       var descriptors2 = sift.compute(img2, keypoints2);

       // 创建FLANN匹配器对象

       var matcher = new cv.Matcher("FlannBased");

       // 对两幅图像中的关键点进行匹配

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

       // 筛选出最优的匹配结果

       var bestMatches = matcher.filterMatches(matches, 0.);

       // 在两幅图像中绘制匹配结果

       var output = new cv.Mat();

       cv.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, bestMatches, output);

       // 保存匹配结果图像

       cv.imwrite("/sdcard/matches.jpg", output);

       以上代码中,我们使用了AutoJS的分析require()函数导入OpenCV模块,并使用cv.imread()函数读取了两幅图像。源码html课程导航源码然后,分析我们创建了一个SIFT检测器对象,源码牛网多人十三水源码并使用它检测了两幅图像中的分析BA070WS1屏源码关键点和描述符。接着,源码我们创建了一个FLANN匹配器对象,分析并使用它对两幅图像中的源码关键点进行了匹配。最后,分析我们筛选出了最优的源码匹配结果,并使用cv.drawMatches()函数在两幅图像中绘制了匹配结果,分析并将结果保存到了本地。源码屏幕自动识别软件源码在哪

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