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  • 特征点检测识别例程中为何把VGA改为QQVGA便无法识别特征点了



    • RT:代码如下:

      # 利用特征点检测特定物体例程。
      # 向相机显示一个对象,然后运行该脚本。 一组关键点将被提取一次,然后
      # 在以下帧中进行跟踪。 如果您想要一组新的关键点,请重新运行该脚本。
      # 注意:请参阅文档以调整find_keypoints和match_keypoints。
      import sensor, time, image
      
      # Reset sensor
      sensor.reset()
      
      # Sensor settings
      sensor.set_contrast(3)
      sensor.set_gainceiling(16)
      sensor.set_framesize(sensor.QQVGA)  #修改为QQVGA
      sensor.set_windowing((160, 120))         #这里减少了
      sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
      
      sensor.skip_frames(time = 2000)
      sensor.set_auto_gain(False, value=100)
      
      #画出特征点
      def draw_keypoints(img, kpts):
          if kpts:
              print(kpts)
              img.draw_keypoints(kpts)
              img = sensor.snapshot()
              time.sleep(1000)
      
      kpts1 = None
      #kpts1保存目标物体的特征,可以从文件导入特征,但是不建议这么做。
      #kpts1 = image.load_descriptor("/desc.orb")
      #img = sensor.snapshot()
      #draw_keypoints(img, kpts1)
      
      clock = time.clock()
      
      while (True):
          clock.tick()
          img = sensor.snapshot()
          if (kpts1 == None):
              #如果是刚开始运行程序,提取最开始的图像作为目标物体特征,kpts1保存目标物体的特征
              #默认会匹配目标特征的多种比例大小,而不仅仅是保存目标特征时的大小,比模版匹配灵活。
              # NOTE: By default find_keypoints returns multi-scale keypoints extracted from an image pyramid.
              kpts1 = img.find_keypoints(max_keypoints=150, threshold=10, scale_factor=1.2)
              #image.find_keypoints(roi=Auto, threshold=20, normalized=False, scale_factor=1.5, max_keypoints=100, corner_detector=CORNER_AGAST)
              #roi表示识别的区域,是一个元组(x,y,w,h),默认与framsesize大小一致。
              #threshold是0~255的一个阈值,用来控制特征点检测的角点数量。用默认的AGAST特征点检测,这个阈值大概是20。用FAST特征点检测,这个阈值大概是60~80。阈值越低,获得的角点越多。
              #normalized是一个布尔数值,默认是False,可以匹配目标特征的多种大小(比ncc模版匹配效果灵活)。如果设置为True,关闭特征点检测的多比例结果,仅匹配目标特征的一种大小(类似于模版匹配),但是运算速度会更快一些。
              #scale_factor是一个大于1.0的浮点数。这个数值越高,检测速度越快,但是匹配准确率会下降。一般在1.35~1.5左右最佳。
              #max_keypoints是一个物体可提取的特征点的最大数量。如果一个物体的特征点太多导致RAM内存爆掉,减小这个数值。
              #corner_detector是特征点检测采取的算法,默认是AGAST算法。FAST算法会更快但是准确率会下降。
              draw_keypoints(img, kpts1)
              #画出此时的目标特征
          else:
              #当与最开始的目标特征进行匹配时,默认设置normalized=True,只匹配目标特征的一种大小。
              # NOTE: When extracting keypoints to match the first descriptor, we use normalized=True to extract
              # keypoints from the first scale only, which will match one of the scales in the first descriptor.
              kpts2 = img.find_keypoints(max_keypoints=150, threshold=10, normalized=True)
              #如果检测到特征物体
              if (kpts2):
                  #匹配当前找到的特征和最初的目标特征的相似度
                  match = image.match_descriptor(kpts1, kpts2, threshold=85)
                  #image.match_descriptor(descritor0, descriptor1, threshold=70, filter_outliers=False)。本函数返回kptmatch对象。
                  #threshold阈值设置匹配的准确度,用来过滤掉有歧义的匹配。这个值越小,准确度越高。阈值范围0~100,默认70
                  #filter_outliers默认关闭。
      
                  #match.count()是kpt1和kpt2的匹配的近似特征点数目。
                  #如果大于10,证明两个特征相似,匹配成功。
                  if (match.count()>10):
                      # If we have at least n "good matches"
                      # Draw bounding rectangle and cross.
                      #在匹配到的目标特征中心画十字和矩形框。
                      img.draw_rectangle(match.rect())
                      img.draw_cross(match.cx(), match.cy(), size=10)
      
                  #match.theta()是匹配到的特征物体相对目标物体的旋转角度。
                  print(kpts2, "matched:%d dt:%d"%(match.count(), match.theta()))
                  #不建议draw_keypoints画出特征角点。
                  # NOTE: uncomment if you want to draw the keypoints
                  #img.draw_keypoints(kpts2, size=KEYPOINTS_SIZE, matched=True)
      
          # Draw FPS
          #打印帧率。
          img.draw_string(0, 0, "FPS:%.2f"%(clock.fps()))
      
      


    • 应该是分辨率太小,找不到了。

      320*240是可以的。