Python3でOpenCV 3.1 ORBをどのように使うべきですか？

Question

私は多くの画像を持っていますし、画像データセットの中の他の画像と比較したいと思います。私はいくつかの検索をしてORG、SIFT、出力の

import cv2 

nfeatures = 1 
cv2.ocl.setUseOpenCL(False) 
img = cv2.imread('images/forest-copyright.jpg', 0) 
img2 = cv2.imread('images/forest-high.jpg', 0) 

def kpdes(img): 
    orb = cv2.ORB_create(nfeatures=nfeatures) 
    kp = orb.detect(img, None) 
    kp,des = orb.compute(img, kp) 
    print(kp,des) 

kpdes(img) 
kpdes(img2) 

いくつかの部品：：

[のKeyPoint 0000000002A2EF00] [SURFは、私がfor.Butを探していたされ、私がキーポイントとディスクリプタを使用する方法がわからない、以下の私のコードです[252 48 188 124 41 124 81 184 161 112 93 224 225 78 67]私は「[[252 48 188 124 41 124 81 184 161 63 167 25 87 63 74 91 192 213 237 0 60 79 243 0 219 235 112 93 224 225 78 67のような記述子を使用する必要がどのように

] ] "、どのような線量ですか？ これらをElasticsearchに保存してクエリを実行するにはどうすればよいですか？ nfeaturesを増やすと、ディスクリプタが変更されることがわかりました。 はい、私には非常に多くの質問があり、ヘルパーを待っています！あなたは、たとえば2つのイメージを一緒に一致するキーポイントと記述子を使用

Answer 1

Here is the implementation for ORB

。これは、次のような方法でそれらの間の一致を見つけることによって行うことができます：cv2.findHomography

注記イメージをステッチする場合、イメージの一致を確認する必要があります。

また、画像を使用して、ある画像が他の画像のベッドの1つの画像の枕のように別の画像の中にあるかどうかを判断することもできます。以下は、opencv pythonチュートリアルへのリンクです：Feature Matching