cv::imwrite("sift_image2_keypoints.jpg", output); std::cout << "图1特征点检测耗时(ms):" << tkpt << std::endl; std::cout << "图1特征描述符耗时(ms):" << tdes << std::endl; std::cout << "BF特征匹配耗时(ms):" << tmatch_bf << std::endl; std::cout << "KNN-NNDR...
使用SIFT 提取特征:接下来,我们将使用 SIFT 从输入图像中提取特征。 OpenCV 提供了一个cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数来创建我们可以用于特征提取的 SIFT 对象。我们可以指定各种参数,例如要检测的关键点数、倍频程数和对比度阈值。 这是一个例子: importcv2...
其他算法如SURF、AKAZE等可类似修改,但注意SIFT这些是浮点数特征描述符,而ORB这些是二进制特征描述符,因此在特征匹配时注意区分是L2还是Hamming。
#include"utils.h"// 获取特征点信息voidgetDescriptors(intnumFeatures,stringpath,vector<KeyPoint>&keypoints,Mat&descriptors,Mat&img){img=imread(path);Ptr<SIFT>detector=SIFT::create(numFeatures);if(detector.empty())throwruntime_error("fail to create detector!");//detect keypoints;;detector->dete...
使用Opencv2.4.9进行SIFT特征点提取和匹配 主要使用的类:FeatureDetector FeatureExtractor FeatureMatcher1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45...
#指定cmake的最小版本 cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1) #[[ 设置项目名称,它会引入两个变量 demo_BINARY_DIR 和 demo_SOURCE_DIR, 同时,cmake 自动定义了两个等价的变量 PROJECT_BINARY_DIR 和 PROJECT_SOURCE_DIR。 ]] project(SIFT) #指定c++版本 ...
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14) imname = 'D:/计算机视觉/SIFT特征匹配图片库/12.jpg' im = array(Image.open(imname).convert('L')) sift.process_image(imname, '12.sift') l1, d1 = sift.read_features_from_file('12.sift') ...
这样就实现了旋转不变性,提高了匹配时候的稳定性 大约有15%的关键点会有多个方向 关键点描述子 拟合多项式插值寻找最大Peak 得到描述子 = 4*4*8=128 构造函数 cv::xfeatures2d::SIFT::create( int nfeatures = 0, int nOctaveLayers = 3, --高斯金字塔乘积数 ...
1. Sift特征和Surf特征提取特征的方法略有差异,在整个匹配流程上一样 2. knnMatch(des1, des2,k=2) 函数执行特征点匹配, k = 2 定义基准图像上的一个点会在另一幅图像上有2个匹配结果。 3. 不论Sift还是Surf都是强制匹配,不能保证匹配的点就是准确的,只能保证相对正确。
由于SIFT 已经申请了专利,所以在高版本的 opencv 中,会出现错误,以前是 opencv4.0.1,然后安装版本为 opencv3.4.2.16 由于python3 没有 cPickle 所以需要修改 python 源码中的 detect_eval.py 文件的导包方式 无法安装 opencv-python 3.4.2.16 版本回退到 python3.7 ...