1.求在autojs中使用opencv的函h函SIFT特征匹配例子

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的数源数require()函数导入OpenCV模块，并使用cv.imread()函数读取了两幅图像。函h函云存储+源码然后，数源数我们创建了一个SIFT检测器对象，函h函workman源码分析并使用它检测了两幅图像中的数源数智乐园源码关键点和描述符。接着，函h函我们创建了一个FLANN匹配器对象，数源数并使用它对两幅图像中的函h函关键点进行了匹配。最后，数源数我们筛选出了最优的函h函匹配结果，并使用cv.drawMatches()函数在两幅图像中绘制了匹配结果，数源数并将结果保存到了本地。函h函照妖镜源码iapp