1. SIFT特征检测 你可以使用cv2.SIFT_create()函数来创建SIFT特征检测器,并使用detectAndCompute()函数来检测特征点。示例如下: sift = cv2.SIFT_create() keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None) image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None) cv2.imshow('SIFT Ke...
做图片处理用opencv-python做模板匹配的时候会用个sift模型,就会用到cv2.xfeatures2d_SIFT.create()这个函数,在我正要用它增加自己知识,巴拉巴啦...的时候,咦?! 这是个什么鬼哦,没有这个函数呢。 百度发现需要什么卸载原版本,换成opencv-contrib-python,我然后按照他说的将 pip install opencv_python==3.4.2.1...
在安装OpenCV之前,确保你的Python版本是支持的。OpenCV通常支持Python 3.6及以上的版本。可以通过以下命令检查你的Python版本: python --version 如果你的Python版本过低,建议升级到最新版本以获得最佳兼容性和性能。 二、导入cv2模块 在Python脚本中导入 安装完成后,可以在你的Python脚本或交互式环境中导入cv2模块。确保...
python调用sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()时出现如下问题:error: OpenCV(4.1.1) /io/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/sift.cpp:1207: error: (-213:The function/feature is not implemented) This algorithm is patented and is excluded in this configuration; Set OPENCV_ENABLE_NONFREE CMak...
在Python中,你可以通过以下代码来检查OpenCV的版本: python import cv2 print(cv2.__version__) 运行这段代码后,你将看到当前安装的OpenCV版本号。 判断sift_create属性的存在性: sift_create并不是OpenCV中标准的属性或方法名。在OpenCV中,SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征提取器通常通过cv2.SIFT_...
opencv做一些特征检测匹配,所以需要用到opencv-contrib-python这个包,因为SIFT,SURF算法都已经申请专利了,所以这两个算法不免费,在opencv3.4.2之后的版本都不再包含这两个算法。只能使用3.4.1.15或者早期版本。 (具体可以查询,我用的是opencv-contrib3.4.1.15版本,Python版本为3.6.5),而且还有限制条件是Python版本为3....
# 使用SIFT进行特征检测sift=cv2.SIFT_create()# 检测特征点keypoints1,descriptors1=sift.detectAndCompute(img1,None)keypoints2,descriptors2=sift.detectAndCompute(img2,None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2.2 筛选匹配对 在匹配后,我们可以利用距离比率(Lowe’s ratio test)来筛选匹配对,以提高匹配的精度。
最后给出一个 Python 的具体用例 import cv2 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() target = cv2.imread("target.png") target_feature = sift.detectAndCompute(target, None) # keypoints, descriptors # cv2.drawKeypoints(target, target_feature[0], target) ...
cv2.SIFT_create():创建SIFT特征检测器。 cv2.BFMatcher():创建暴力匹配器。 实际应用示例 读取并显示图像 import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('path_to_image.jpg') # 显示图像 cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 转换图像为灰度图 ```python 转换图像相关...
1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明:sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None) 找出图像中的关键点 参数说明: kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图, 3. ret = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) 在图中画出关键点 ...