1.dectAndCompute

def detectAndCompute(self, image, mask, descriptors=None, useProvidedKeypoints=None):
detectAndCompute(image, mask[, descriptors[, useProvidedKeypoints]]) -> keypoints, descriptors

Detects keypoints and computes the descriptors

参数	描述
image	需要计算的图片
mask	遮罩，一般设为None

2.FlannBasedMatcher

cv.FlannBasedMatcher( [, indexParams[, searchParams]] )

3.cv.findHomography

retval, mask = cv.findHomography( srcPoints, dstPoints[, method[, ransacReprojThreshold[, mask[, maxIters[, confidence]]]]] )

参数	描述
image	原始图像
keypoints	特征点向量，每个元素对应一个特征的信息
outImage	特征点绘制的图像
color	特征点颜色
flags	绘制模式

模式	描述
DEFAULT	只绘制特征点
DRAW_OVER_OUTIMG
NOT_DRAW_SINGLE_POINTS	单点特征不会被绘制
DRAW_RICH_KEYPOINTS	显示丰富的信息

kps	描述
angle	关键点的方向
class_id	图片分类
octave	金字塔层数
pt	关键点坐标
response	特征点强度
size	直径大小

参考文献：
https://blog.csdn.net/YZXnuaa/article/details/79221174?utm_source=blogxgwz0

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