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函仿白金源码然后，数源数我们创建了一个SIFT检测器对象，函h函bistream源码并使用它检测了两幅图像中的数源数dblb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ubuntufork源码