cv2.imshow('Input Image',input_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 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
可以用 SIFT (尺度不变特征变换)关键点检测,这种方法具有尺度不变性,可以在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子。 SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上寻找关键点(特征点),计算关键点的大小,方向,尺度信息,利用这些信息组成关键点对特征点进行描述的问题。 SIFT特征提取和匹配的步骤,如下: 1 )生成高斯差分金...
OpenCV-Python系列之SIFT尺度不变特征变换(一) 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...
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...
importcv2importnumpyasnp 读取要拼接的图像: 代码语言:javascript 复制 img1=cv2.imread('image1.jpg')img2=cv2.imread('image2.jpg') 检测图像的关键点和描述符: 代码语言:javascript 复制 sift=cv2.SIFT_create()kp1,des1=sift.detectAndCompute(img1,None)kp2,des2=sift.detectAndCompute(img2,None) ...
SIFT(尺度不变特征变换)简单介绍 如何使用SIFT执行特征匹配 python实现SIFT 介绍 看一下下面的图像组合,并考虑它们之间的共同元素: 显然我们可以看到每张图片都有埃菲尔铁塔,同时我们也可以注意到每张图像都有不同的背景,这是因为图片从不同角度拍摄的,并且在前景中也有不同的对象。
比较难搞的是,这个SIFT在下载的opencv里面没有,需要自己去安装。不过其实这个在第一讲的时候已经安装过了在opencv-contrib-python里面。参考https://blog.csdn.net/u011501388/article/details/78081567 这个可以直接用pip install opencv-contrib-python。
比较难搞的是,这个SIFT在下载的opencv里面没有,需要自己去安装。不过其实这个在第一讲的时候已经安装过了在opencv-contrib-python里面。参考https://blog.csdn.net/u011501388/article/details/78081567 这个可以直接用pip install opencv-contrib-python。
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...
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 ...