opencv光斑检测,opencv 特征检测

　　代码在饭桶

　　环

　　Open3.x-Python特征点检测方法对于OpenCV3.x-Python，特征点检测及显示方法如下：

　　下面就重点介绍OpenCV3.x-Python中的各种特征点检测方法的使用示例。

　　测试图像为标准的lena.png

　　阿卡泽特征检测

　　#!/usr/qsdxmf/env python #-*-coding=utf-8-*-#摘要：使用OpenCV3.x-Python检测阿卡泽特征点#作者：阿姆斯#日期：2018-03-17#参考：https://docs . opencv . org/master/D8/d30/classcv _ 1 _ 1a kaze . html进口cv2 import numpy def main():img=cv2。我在读(“莉娜。png’)cv2。im show(输入图像，img)cv2.waitKey(0)#检测akaze=cv2 .AKAZE _ create()要点=AKAZE。检测(img，无)#显示# 必须要先初始化img2 img 2=img。copy()img 2=cv2。绘制关键点(img，Keypoints，img 2，color=(0，255，0))cv2。im show(检测到AKAZE关键点，img 2)cv2。如果_ _ name _ _= _ _ main _ _ :main()，则等待键(0)

　　快速特征检测

　　import cv2 import numpy def main():img=cv2。我在读(“莉娜。png’)cv2。im show( Input Image ，img)cv2.waitKey(0) brisk=cv2 .BRISK _ create()要点=BRISK。检测(img，无)#必须要先初始化img2 img 2=img。copy()img 2=cv2。绘制关键点(img，Keypoints，img 2，color=(0，255，0))cv2.imwrite(bk.png ，img 2)cv2。im show(检测到的轻快关键点，img 2)cv2。如果_ _ name _ _= _ _ main _ _ :main()，则等待键(0)

　　快速特征检测

　　#!/usr/qsdxmf/env python3# -*-编码：utf-8 -*- 创建于2021年11月24日星期三14:08:30 @作者：乐迪 #!/usr/qsdxmf/env python #-*-coding=utf-8-*-#摘要：使用OpenCV3.x-Python检测快的特征点#作者：阿姆斯#日期：2018-03-17#参考：https://个文档。opencv。org/master/df/d74/class cv _ 1 _ 1 fastfeaturedetector。超文本标记语言导入cv2 import numpy def main():img=cv2。我在读(“莉娜。png’)cv2。imshow(输入图像，img)cv2.waitKey(0) # 2018-03-17阿姆斯：OpenCV3.x FeatureDetector写法有变化# OpenCV2.x# fast=cv2 .FastFeatureDetector()#关键点=快速。检测(img，无)# OpenCV3.x#注意有_创建()后缀快速=cv2 .FastFeatureDetector _ create()关键点=快速。检测(img，无)#必须要先初始化img2 img 2=img。copy()img 2=cv2。绘制关键点(img，Keypoints，img 2，color=(0，255，0))cv2.imwrite(bk.png ，img 2)cv2。im show(检测到的快速关键点，img 2)cv2。如果_ _ name _ _= _ _ main _ _ :main()，则等待键(0)

　　风之圣痕特征检测

　　#!/usr/qsdxmf/env python 3 #-*-编码：utf-8-*- 创建于2021年11月24日星期三14:15:45 @作者：乐迪 #!/usr/qsdxmf/env python #-*-coding=utf-8-*-#摘要：使用OpenCV3.x-Python检测风之圣痕特征点#作者：阿姆斯#日期：2018-03-17#参考：https://docs . opencv . org/master/D3/d61/classcv _ 1 _ 1 kaze . html进口cv2 import numpy def main():img=cv2。我在读(“莉娜。png’)cv2。im show(输入图像，img)cv2.waitKey(0)#检测kaze=cv2 .KAZE _ create()要点=KAZE。检测(img，无)#显示# 必须要先初始化img2 img 2=img。copy()img 2=cv2。绘制关键点(img，Keypoints，img 2，color=(0，255，0))cv2.imwrite(kaze.png ，img 2)cv2。im show(检测到的卡兹关键点，img 2)cv2。如果_ _ name _ _= _ _ main _ _ :main()，则等待键(0)

　　球特征检测

　　#!/usr/qsdxmf/env python #-*-coding=utf-8-*-#摘要：使用OpenCV3.x-Python检测球特征点#作者：阿姆斯#日期：2018-03-17#参考：https://docs . opencv . org/master/db/d95/classcv _ 1 _ 1 orb . html进口cv2 import numpy def main():img=cv2。我在读(“莉娜。png’)cv2。im show(输入图像，img)cv2.waitKey(0)#检测orb=cv2 .ORB _ create()关键点=ORB。检测(img，无)#显示# 必须要先初始化img2 img 2=img。copy()img 2=cv2。绘制关键点(img，Keypoints，img 2，color=(0，255，0))cv2.imwrite(orb.png ，img 2)cv2。im show(检测到的ORB关键点，img 2)cv2。如果_ _ name _ _= _ _ main _ _ :main()，则等待键(0)

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