电赛无人机特征匹配（二）：ORB算法+BFM算法+D-P轮廓检测算法

ORB算法同样存在运算量较大的问题，在特征值较多的时候并不实用，以下时未移植的源码：

# coding:utf-8
# 创建时间:2019年7月28日
# 功能：二维码特征匹配；
# ORB算法；BFM算法；D-P轮廓检测算法import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpycap = cv2.VideoCapture('../video/code_video_3_single.mp4')
train_img = cv2.imread('../images/code_gather/03.png')  # 查询图像# ORB匹配函数
# 输入参数：train_img：需要查询图图像；frame：需要训练的图像
# 输出参数：len(matches):匹配特征的数量；
def ORB(train_img,frame):orb = cv2.ORB_create(nfeatures=5000)  # 创建ORB标识符# 创建描述符kp1, des1 = orb.detectAndCompute(train_img, None)kp2, des2 = orb.detectAndCompute(frame, None)# 使用暴力匹配法bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=1)  # 返回K个最佳匹配# # 设定比值小于闸值break_value才被认为是匹配的# break_value = 0.75# good = []# for m,n in matches:#     if m.d

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