一、SIFT(Scale-Invariant Feature Trans-form) D.Lowe 于2004 年提出了一个新的算法:尺度不变特征变换(SIFT),这个算法可以帮助我们提取图像中的关键点并计算它们的描述符。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括...
siftDetector->detect(src2,keypoints2); cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SiftDescriptorExtractor> siftDescriptor = cv::xfeatures2d::SiftDescriptorExtractor::create(); cv::Mat imgdescriptor1,imgdescriptor2; siftDescriptor->compute(src1,keypoints1,imgdescriptor1); siftDescriptor->compute(src2,keypoints2,i...
为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点,SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式:取一幅图像中的一个SIFT关键点,并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点,在这两个关键点中,如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T,则接受这一对匹配点。因...
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...
opencv-python特征检测 本章节介绍Harris角点检测,SIFT关键点检测,shi-Tomasi角点检测,SURF特征检测,ORB特征检测。 特征检测是提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。其结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点,连续的曲线或连续的区域。
SIFT (Scale-InvariantFeatureTransform) 尺度不变特征变换 独特性(辨识度高,仿佛指纹) 多量性(特征多) 高速性(快) 扩展性(可与其他特征向量联合使用) 代码: importcv2img=cv2.imread('11.png')cv2.imshow("img",img)defget_rotated(img,angle):h,w,c=img.shapero_mat=cv2.getRotationMatrix2D((w//2...
SIFT特征提取缺点 实时性不高,因为要不断地要进行下采样和插值等操作; 有时特征点较少(比如模糊图像); 对边缘光滑的目标无法准确提取特征(比如边缘平滑的图像,检测出的特征点过少,对圆更是无能为力)。 Python-OpenCV实现: importcv2defsift_kp(image):gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)sift...
Python中带有SIFT检测器的OpenCV段故障 是指在使用Python编程语言和OpenCV库时,使用SIFT(尺度不变特征变换)检测器时出现的问题或错误。 SIFT是一种用于图像特征提取和匹配的算法,它可以在不同尺度和旋转下提取出稳定的特征点。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现。
2、python实现 2.1、准备工作 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 卸载以前的版本(低版本,可以试试直接运行代码): pip uninstall opencv-python pip uninstall opencv-contrib-python ...
经过了之前教程的过渡,本次我们来讲解一个相当重要的变换——SIFT尺度不变特征变换,之所以称其为尺度不变,是因为其不受图片放缩以及旋转的影响。 在前两个教程中,我们看到了一些像Harris这样的拐角检测器。它们是旋转不变的,这意味着即使图像旋转了,我们也可以找到相同的角。很明显,因为转角在旋转的图像中也仍然是...