1.求在autojs中使用opencv的匹配SIFT特征匹配例子
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求在autojs中使用opencv的SIFT特征匹配例子
// 导入OpenCV模块
var cv = require("opencv");
// 读取图像
var img1 = cv.imread("/sdcard/img1.jpg");
var img2 = cv.imread("/sdcard/img2.jpg");
// 创建SIFT检测器对象
var sift = new cv.FeatureDetector("SIFT");
// 检测图像中的关键点和描述符
var keypoints1 = sift.detect(img1);
var keypoints2 = sift.detect(img2);
var descriptors1 = sift.compute(img1, keypoints1);
var descriptors2 = sift.compute(img2, keypoints2);
// 创建FLANN匹配器对象
var matcher = new cv.Matcher("FlannBased");
// 对两幅图像中的关键点进行匹配
var matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2);
// 筛选出最优的匹配结果
var bestMatches = matcher.filterMatches(matches, 0.);
// 在两幅图像中绘制匹配结果
var output = new cv.Mat();
cv.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, bestMatches, output);
// 保存匹配结果图像
cv.imwrite("/sdcard/matches.jpg", output);
以上代码中，我们使用了AutoJS的匹配快递多平台代理源码require()函数导入OpenCV模块，并使用cv.imread()函数读取了两幅图像。源码然后，匹配网站首页源码优化我们创建了一个SIFT检测器对象，源码如何编译gcc源码并使用它检测了两幅图像中的匹配关键点和描述符。接着，源码我们创建了一个FLANN匹配器对象，匹配并使用它对两幅图像中的源码关键点进行了匹配。最后，匹配我们筛选出了最优的源码匹配结果，并使用cv.drawMatches()函数在两幅图像中绘制了匹配结果，匹配xbmc源码解析字幕并将结果保存到了本地。源码
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