非常常用且经典的特征检测算法还有SIFT和SUFT算法,这两种算法都是申请专利的,不能商用,在opencv中实现时需要先配置opencv_contrib拓展包,然后包含头文件,然后初始化方式与ORB检测类似Ptrsift = SIFT::create。 关于SIFT特征点检测 自行百度把 其他的检测方法就不过多展开...
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 实例化 kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) # 特征点和 及其特征向量 kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None) # 特征点和 及其特征向量 1. 2. 3. 4. 1对1匹配 两个特征矩阵计算距离,默认欧几里德,越小越接近,匹配效果越好。 matche...
在此示例中,createStitcher()用于创建一个拼接器,并将图像拼接成一个全景图像。如果拼接成功,将显示结果。 6.4. 特征匹配 特征匹配用于比较和匹配图像中的相似特征点。以下示例演示如何使用SIFT(尺度不变特征变换)进行特征匹配: import cv2 # 读取图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('im...
COLOR_BGR2GRAY) # 使用 ORB 特征提取器代替 SIFT(ORB 更加高效) orb = cv2.ORB_create() # 提取特征点和描述符 kp1, des1 = orb.detectAndCompute(query_gray, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(reference_gray, None) # 使用暴力匹配器进行特征点匹配 bf = cv2.BFMatcher(...
import numpy as npimport cv2print(cv2.__version__)from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread("imgs/chapter9/indoor.jpg", 1);gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray, None)for i in ke...
在OpenCV中,cv::xfeatures2d::SIFT_create 被弃用的原因主要是因为SIFT算法的专利问题。在OpenCV 3.x版本中,由于SIFT算法的专利限制,OpenCV官方不得不在扩展模块xfeatures2d中提供SIFT的实现,这导致用户需要额外安装或编译该模块才能使用SIFT功能。然而,随着OpenCV版本的更新,SIFT算法的相关专利已经过期,因此OpenCV团队决...
# 使用 ORB 特征提取器代替 SIFT(ORB 更加高效) orb = cv2.ORB_create() # 提取特征点和描述符 kp1, des1 = orb.detectAndCompute(query_gray, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(reference_gray, None) # 使用暴力匹配器进行特征点匹配 ...
哈里斯角检测 (Harris Corner Detection)、Shi-Tomasi 角检测 (Shi-Tomasi Corner Detection)、SIFT (...
RobustMatcher rmatcher(cv::xfeatures2d::SIFT::create(250)); //准备提取SIFT特征点的数量是250个 其次是正式调用文件robustMatcher.h中类RobustMatcher中的成员函数match() std::vector<cv::DMatch> matches; std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1, keypoints2; ...
import cv2 import numpy as np # 假设img1和img2是两幅需要映射的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 使用SIFT检测特征点和描述符 sift = cv2...