img= cv2.imread('SLAM DUNK.jpg') grayImg= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为灰度图像sift= cv2.xfeatures2d.SIFT_create()#用SIFT类来创建一个SIFT对象kp = sift.detect(grayImg, None)#检测关键点_, des = sift.compute(grayImg, kp)#计算关键点描述cv2.drawKeypoints(img, kp, img)...
在这个示例中,SIFT特征检测器用于检测特征点和描述符,并使用BFMatcher进行特征匹配。结果会显示前10个匹配对。 7. 自定义OpenCV模块 在某些情况下,你可能需要自定义OpenCV模块来满足特定需求。以下是如何创建和使用自定义模块的一些基本步骤: 7.1. 创建自定义模块 定义模块: 创建一个Python脚本来定义你的自定义模块。
importcv2# 加载图像image=cv2.imread('image.jpg')# 创建特征点检测器detector=cv2.SIFT_create()# 检测特征点keypoints=detector.detect(image,None)# 在图像中绘制特征点image_with_keypoints=cv2.drawKeypoints(image,keypoints,None)# 显示图像cv2.imshow('Image with Keypoints',image_with_keypoints)cv2.w...
二是,如果你没有找特征点,而是直接一起找特征点和描述,就用sift.detectAndCopute。 找到了特征点,就可以用来匹配图像,其中得一个用处就是图像融合,这是后面的内容了。 比较难搞的是,这个SIFT在下载的opencv里面没有,需要自己去安装。不过其实这个在第一讲的时候已经安装过了在opencv-contrib-python里面。参考https...
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() #使用sift特征提取法 # 将图片进行SURF计算,并找出角点keypoints,keypoints是检测关键点 # descriptor是描述符,这是图像一种表示方式,可以比较两个图像的关键点描述符,可作为特征匹配的一种方法。 kp,des = sift.detectAndCompute(image,None) # ...
总之SIFT 超复杂 深度学习和图像特征 滤波器构成了图像处理的基础,用不同的卷积核对图像进行卷积计算能够提取出图像的不同特征。 这就构成了深度学习的基础,即用卷积和激活函数的组合运算来提取图像不同层次的特征。 在开始的基层卷积神经网络中,得到的是比较简单的特征,比如像素块、直线、圆等; ...
detect = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() extract = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() #创建基于flann的匹配器 flann_params =dict(algorithm=1,trees=5) matcher = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {}) #创建bow训练器 bow_kmeans_trainer = cv2.BOWKMeansTrainer(40) ...
1.在扩展模块中去掉了SIFT与SURF相关API的调用文件 现在如果想在OpenCV Python 4.x中想使用SIFT与SURF只有靠自己从源代码CMake来编译生成python版本的安装包才可以。 2.全部取消CV_XXX这种枚举类型,比如在3.x中可以正常使用的语句 # OpenCV 3.x中 namedWindow(“input”, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE) ...
features2d.h SIFT custom (#1186) Jul 22, 2024 features2d_string.go add String method (#552) Dec 8, 2019 features2d_test.go all: updates for OpenCV 4.11.0 Jan 13, 2025 go.mod examples: add asciicam video to ascii in your terminal Sep 16, 2024 go.sum examples: add asciicam video...
解释cv::xfeatures2d::sift_create被弃用的原因: cv::xfeatures2d::SIFT_create 被弃用的主要原因是SIFT算法的专利限制已经解除,OpenCV团队决定将其集成到主库中,以便用户更方便地使用。这样做可以减少用户的配置步骤,并简化SIFT功能的使用。 提供替代cv::xfeatures2d::sift_create的方法或函数: 替代cv::xfeat...