opencv如何檢測特定形狀的物體？您的想法是將現有圖像的特征點與樣本圖像進行匹配，然后判斷鉤子上的特征點是否匹配。如果是的話，它就是有鉤子的圖像，如果不是，它就是沒有鉤子的圖像。在我看來，你沒有刪除

opencv如何檢測特定形狀的物體？

您的想法是將現有圖像的特征點與樣本圖像進行匹配，然后判斷鉤子上的特征點是否匹配。如果是的話，它就是有鉤子的圖像，如果不是，它就是沒有鉤子的圖像。在我看來，你沒有刪除錯誤的匹配點可能是錯誤的。您應該刪除錯誤的匹配點并再次分析它們。

怎樣使用opencv中的sift和surf函數來檢測特征點和描述特征點？

還沒看過這個源代碼，猜猜看

這里應該只有距離的部分，而不是旋轉的部分。只有找到中心點的位置，所以最后畫出來的盒子應該沒有角度傾斜。

2我不知道

3

opencv中的SIFT surf非常慢，不能是實時的。SIFT特征點提取速度太慢，除非對算法部分進行修改，否則默認128個浮點的描述會導致匹配速度慢。如果是跟蹤，OpenCV或模板匹配的KLT光流可以快得多（20毫秒以內）。

最后一個參數findhomography可以更改為RANSAC或PROSAC的實現版本。比LMED快很多倍。

請問大蝦們，opencv如何只對圖像選擇區(qū)域提取特征點？

您可以使用cvsetimageroi功能。例如：cvrect ROIurect//基于給定矩形設置ROIurect.x=125roiurect.y=300roiu矩形寬度=240roiU矩形高度=200cvSetImageROI（src，roi取決于你的目的。比如說現在的車這么先進好用，你還需要了解變速箱的原理嗎？這取決于你的目的。如果只是普通駕駛，你不需要知道。如果你是一個機械師，你必須理解。如果你是一個汽車制造商的工程師，你必須對它非常了解。簡言之，這取決于具體的需要。

OpenCV已經將圖像處理(識別)的算法寫成函數了，那我們還有必要去學習這些算法嗎？

目前，輪廓匹配的研究也在進行中。輪廓匹配的前提是提取輪廓上的特征點并計算特征信息，然后根據特征信息進行匹配。提取特征點的算法很多，如sift和surf等，都是在OpenCV中實現的。然后采用魯棒匹配算法進行匹配。目前，我正在讀一篇論文“基于曲率特征的輪廓匹配算法”。匹配算法相對簡單。第一步是通過多邊形逼近輪廓提取輪廓上的有效點；第二步是計算輪廓上有效點的曲率；第三步是比較兩個輪廓曲率集的Hausdorff距離。本文采用一種簡化的方法計算Hausdorff距離法。