Перейти к содержимому
Compvision.ru

Вадим

Пользователи
  • Количество публикаций

    1
  • Зарегистрирован

  • Посещение

Репутация

0 Новичек

О Вадим

  • Звание
    Новичок
  1. SIFT поиск нескольких обьектов

    Добрый день, я хочу по шаблону найти количество таких на снимке, после нахождения keypoints на первой и второй картинке knnMatch, но не понимаю как правильно определить количество объектов в результатах? Рисует всегда один белый прямоугольник если обьект найден, даже если обьектов несколько, хотелось бы узнать как найти количество этих обьектов. части кода кода: kp1, desc1 = detector.detectAndCompute(img1, None) kp2, desc2 = detector.detectAndCompute(img2, None) def filter_matches(kp1, kp2, matches, ratio = 0.75): # def filter_matches(kp1, kp2, matches, ratio = 0.75): mkp1, mkp2 = [], [] for m in matches: if len(m) == 2 and m[0].distance < m[1].distance * ratio: m = m[0] mkp1.append( kp1[m.queryIdx] ) mkp2.append( kp2[m.trainIdx] ) p1 = np.float32([kp.pt for kp in mkp1]) p2 = np.float32([kp.pt for kp in mkp2]) kp_pairs = zip(mkp1, mkp2) return p1, p2, list(kp_pairs) raw_matches = matcher.knnMatch(desc1, trainDescriptors = desc2, k = 2) matcher.knnMatch(desc1, trainDescriptors = desc2, k = 2) p1, p2, kp_pairs = filter_matches(kp1, kp2, raw_matches) if len(p1) >= 4: H, status = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0) h1, w1 = img1.shape[:2] h2, w2 = img2.shape[:2] vis = np.zeros((max(h1, h2), w1+w2), np.uint8) vis[:h1, :w1] = img1 vis[:h2, w1:w1+w2] = img2 vis = cv2.cvtColor(vis, cv2.COLOR_GRAY2BGR) if H is not None: corners = np.float32([[0, 0], [w1, 0], [w1, h1], [0, h1]]) corners = np.int32( cv2.perspectiveTransform(corners.reshape(1, -1, 2), H).reshape(-1, 2) + (w1, 0) ) cv2.polylines(vis, [corners], True, (255, 255, 255))
×