① 求在autojs中使用opencv的SIFT特徵匹配例子
// 導入OpenCV模塊
var cv = require("opencv");
// 讀取圖像
var img1 = cv.imread("/sdcard/img1.jpg");
var img2 = cv.imread("/sdcard/img2.jpg");
// 創建SIFT檢測器對象
var sift = new cv.FeatureDetector("SIFT");
// 檢測圖像中的關鍵點和描述符
var keypoints1 = sift.detect(img1);
var keypoints2 = sift.detect(img2);
var descriptors1 = sift.compute(img1, keypoints1);
var descriptors2 = sift.compute(img2, keypoints2);
// 創建FLANN匹配器對象
var matcher = new cv.Matcher("FlannBased");
// 對兩幅圖像中的關鍵點進行匹配
var matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2);
// 篩選出最優的匹配結果
var bestMatches = matcher.filterMatches(matches, 0.75);
// 在兩幅圖像中繪制匹配結果
var output = new cv.Mat();
cv.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, bestMatches, output);
// 保存匹配結果圖像
cv.imwrite("/sdcard/matches.jpg", output);
以上代碼中，我們使用了AutoJS的require()函數導入OpenCV模塊，並使用cv.imread()函數讀取了兩幅圖像。然後，我們創建了一個SIFT檢測器對象，並使用它檢測了兩幅圖像中的關鍵點和描述符。接著，我們創建了一個FLANN匹配器對象，並使用它對兩幅圖像中的關鍵點進行了匹配。最後，我們篩選出了最優的匹配結果，並使用cv.drawMatches()函數在兩幅圖像中繪制了匹配結果，並將結果保存到了本地。