#include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src = imread("E:\\LearningMaterials\\opencv_cpp\\ConsoleApplication1\\shizi.bmp"); Mat srcGray; cvtColor(src, srcGray, CV_BGR2GRAY); imshow("src", src); Ptr<SIFT> detector = SIFT:...
cv::Ptr<cv::SiftFeatureDetector> sift = cv::SiftFeatureDetector::create(); // 2. 计算特征点 t1 = cv::getTickCount(); sift->detect(image1, keypoints1); t2 = cv::getTickCount(); tkpt = 1000.0*(t2-t1) / cv::getTickFrequency(); sift->detect(image2, keypoints2); // 3. 计算特征...
SIFT的create函数默认参数共5个,为int nfeatures = 0,int nOctaveLayers = 3,double contrastThreshold = 0.04,double edgeThreshold = 10,double sigma = 1.6 其中nfeatures为保留的特征数(根据分数排序后),0表示保留所有检测到的特征,也可以sift=cv::xfeatures2d::SIFT::create(100);保留分数最高的100个特征...
SIFT--尺度不变特征转换算法(Scale-invariant feature transform),通常用来侦测与描述影像中的局部性特征,在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置,尺度,旋转不变量。 SIFT的应用范围包括物体识别,机器人感知与导航,3D模型建立,影像追踪等。 局部影像特征的描述与侦测可以帮助识别物体,**SIFT特征是基于物体上的一些局部...
前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》,这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。 SIFT特征和SURF特征比较 SIFT特征基本介绍 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测关键特征: 建立尺度空间,寻找极值 关键点定位(寻找关键点准确位置与删除弱边缘) ...
一SIFT算法的简介1.1 传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是:将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或者边缘,对环境中的适应能力较…
lib:C:\opencv\build\x86\vc10\lib; 注意include里面要添加/include/opencv,因为sift源码直接引用了/include/opencv目录下的头文件)。 编译报错: 1>utils.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 _va_end 1>utils.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 _va_start ...
关于SIFT的特征点检测在《C++ OpenCV特征提取之SIFT特征检测》有介绍过,在OpenCV4.5版本中SIFT做是算法优化,也移到主仓库中了,并且有朋友也留言问了4.5版本下的DEMO。 所以这篇就做一下OpenCV4.5版本的SIFT特征点检测及匹配。 实现效果 两张原图 匹配的效果 ...
opencv3C++SIFT,SURF特征检测函数⽤法 因为对opencv还不够熟练，所以在调试的时候浪费了很多时间，⽹上找的代码也时各种版本参杂，试了好久⽼是报错，在这⾥⾃⼰记录⼀下。 我在ubuntu1804下进⾏，opencv版本是3.4.10及对应的contrib。测试主要有三个⽂件，png图⽚⼀张，cpp⽂件⼀个...
1.由于你已经找到关键点了,你可以调用sift.computer()来计算我们找到的关键点的描述,比如: kp, des = sift.compute(gray, kp) 2.如果你没找关键点,直接用sift.detectAndCompute()一次直接找到关键点和描述。 sift=cv2.SIFT() kp,des=sift.detectAndCompute(gray,None) ...