#sift=cv2.SIFT_create() sift=cv2.SIFT.create() print(dir(sift)) #进行检测 kp=sift.detect(gray) #计算描述子 kp, des=sift.compute(gray, kp) #kp是一个列表,里面存放的是封装的KeyPoint对象 #还可以一步到位计算 kp, des=sift.detectAndCompute(gray, None) print(kp[0:10]) print(kp[0:11...
OpenCV已经实现了SIFT算法,但是在OpenCV3.0之后因为专利授权问题,该算法在扩展模块xfeature2d中,需要自己编译才可以使用,OpenCV Python中从3.4.2之后扩展模块也无法使用,需要自己单独编译python SDK才可以使用。首先需要创建一个SIFT检测器对象,通过调用 通过detect方法提取对象关键点 用drawKeypoints绘制关键点 通过compute提...
在使用OpenCV SIFT算法时,涉及的主要类如下: ImageProcessor+loadImage(path: String) : Mat+createSIFT() : SIFT+detectKeyPoints(image: Mat) : List+computeDescriptors(image: Mat, keypoints: List) : MatMain+main(args: String[]) : void 类说明 ImageProcessor类负责图像的处理,包括加载图像、创建SIFT检...
opencv.core.MatOfByte); /* * 用法示例: * var image1 = captureScreen(); * var image2 = images.read('xxxx'); * match(image1, image2); */ function match(img1, img2, method) { console.time("匹配耗时"); // 指定特征点算法SIFT var match_alg = null; if(method == 'sift') {...
一:SIFT算法的原理 我们之前说过了特征的定义: 1)我们将图像中的某个特别的区域作为一个特征。特征是图像中有意义的图像区域,该区域具有独特特性或易于识别性。 2)角点和高密度区域是很好的特征,而大量重复的区域或低密度区域则不是很好的特征。边缘可将图像分为两个区域,因此也可作为好的特征。
SIFT （尺度不变特征变换）和 SURF （加速稳健特征）是图像处理中常用的特征描述算法，用于提取图像中的...
具体方法参见opencv中SiftDescriptorExtractor所做的SIFT特征向量提取工作简单分析。通过这一步后,所有keypoint关键点的特征向量被保存到了一个MAT的数据结构中,作为特征。 4、对两幅图的特征向量进行匹配,得到匹配值。 两幅图片的特征向量被提取出来后,我们就可以使用BruteForceMatcher对象对两幅图片的descriptor进行匹配,...
在OpenCV3.1.0中使用SIFT,SURF算法 写在前边: 1.我使用的是python2.7 + OpenCV3.1.0 2.OpenCV3.0.0+的文档有很大问题,很多文档写的还是OpenCV2.0+, OpenCV3.0+根本用不了,其中有一部分原因是,有一些函数被放在了opencv_contrib这个模块里边,需要把这个扩展模块另外编译进去才可以用。官方的说法是,那些还不十分...
使用python进行图像配准、拼接以及融合时,常用的算法有Sift算子、Surf算子、Harris算子等。由于sift算法的专利问题,部分opencv版本的Sift/Surf算法无法使用,即无法调用cv2.xfeatures2d.SURF_create()。 解决方法: 卸载当前opencv-python和opencv-contrib-python第三方包, pip install opencv-python==3.4.2.16 pip install...
OpenCV已经实现了SIFT算法,但是在OpenCV3.0之后因为专利授权问题,该算法在扩展模块xfeature2d中,需要自己编译才可以使用,OpenCV Python中从3.4.2之后扩展模块也无法使用,需要自己单独编译python SDK才可以使用。首先需要创建一个SIFT检测器对象,通过调用 通过detect方法提取对象关键点 ...