我们再新建一个项目名为opencv--sift,按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 记得我们要加上opencv2\xfeatures2d.hpp 使用SIFT检测,其实红框里面是我们定义的参数,可以修改一下参数进行变化 运行效果 上面左边红框处就是我们获取了多少个KeyPoints并打印出来,可以看到这个比SURF检...
1、提取sift特征 如果opencv版本低于3.4.11.45则,提取图像的sift特征通过如下方式 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp, des_ = sift.detectAndCompute(im, None) 对于高版本的opencv提取图像的sifi特征通过如下方式 sift = cv2.SIFT_create() kp, des_ = sift.detectAndCompute(im, None) 2、四点仿射...
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 ...
Sift算法的优点是特征稳定,对旋转、尺度变换、亮度保持不变性,对视角变换、噪声也有一定程度的稳定性;缺点是实时性不高,并且对于边缘光滑目标的特征点提取能力较弱。 函数参数 OpenCV 4.4.0 以下版本,static Ptr<SIFT> cv::xfeatures2d::SIFT::create static Ptr<SIFT> intnfeatures= 0, 要...
opencv::sift特征提取 SIFT特征检测介绍 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测关键特性:-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)-关键点方向指定-关键点描述子 关键点定位 我们在像素级别获得了极值点的位置,但是更准确的 值应该在亚像素位置,如何得到 – 这个过程称为关键 点...
一、常用图像特征描述 SIFT、SURF、HOG、Haar、LBP、KAZE、AKAZE、BRISK 关于详情查看 OpenCV—python 角点特征检测之二(SIFT、SURF、ORB) SIFT 是用于描述图像中的局部特征,在空间尺度(使用高斯卷积核实现多尺度空间)中寻找极值点(LoG近似DoG找到关键点),并且提取出其位置、尺度、旋转不变量,因此具有...
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) 关键点方向指定 关键点描述子 建立尺度空间,寻找极值 工作原理 构建图像高斯金字塔,求取DOG,发现最大与最小值在每一级 ...
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...
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 ...
本章是二十一章的延续,继续讲图像特征的提取。我们知道Harris角点检测最大的缺陷是不具有尺度不变性,当图片放大后,原来能检测到的角点就变成边线了,就检测不到了。本章讲SIFT算法提取特征点。 SIFT,全称是Scale-Invariant Feature Transform,是与缩放无关的特征检测,也就是具有尺度不变性。SIFT算法可以说是传统CV领域...