1);gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray, None)for i in keypoints: x,y = int(i.pt[0]), int(i.pt[1]) cv2.circle(img,(x,y), 5,(0...
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...
reference_gray = cv2.cvtColor(reference_img, cv2.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...
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...
importcv2# 加载图像image=cv2.imread('image.jpg')# 创建SIFT特征点检测器和描述子提取器detector=cv2.SIFT_create()extractor=cv2.SIFT_create()# 检测特征点keypoints=detector.detect(image,None)# 提取描述子keypoints,descriptors=extractor.compute(image,keypoints)# 打印描述子的维度print(descriptors.shape) ...
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...
哈里斯角检测 (Harris Corner Detection)、Shi-Tomasi 角检测 (Shi-Tomasi Corner Detection)、SIFT (...
sift = cv2.SIFT_create() 检测关键点和计算描述符 keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray_image, None) 在图像上绘制关键点 image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None) 显示图像 cv2.imshow('Keypoints', image_with_keypoints) ...
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(...
OpenCV提供了多种算法用于图像特征检测和描述,如SIFT、SURF和ORB。这些算法可以用于图像匹配、物体识别等任务。以下是使用ORB特征检测的例子: # 创建ORB检测器 orb = cv2.ORB_create() 检测关键点 keypoints = orb.detect(image, None) 计算描述符 keypoints, descriptors = orb.compute(image, keypoints) ...