在本文中,我们将探讨如何将 SIFT 与流行的开源计算机视觉库 OpenCV 一起用于图像特征提取和匹配。 输入图像:让我们首先加载要在其上执行特征提取和匹配的输入图像。我们可以使用 OpenCV 的内置函数来读取和显示图像。 下面是如何在Python中执行此操作的示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 importcv2 # Load input im
一种流行的特征提取算法是尺度不变特征变换 (SIFT),它被广泛用于检测和描述对尺度、旋转和光照变化不变的稳健特征的能力。 在本文中,我们将探讨如何将 SIFT 与流行的开源计算机视觉库 OpenCV 一起用于图像特征提取和匹配。 输入图像:让我们首先加载要在其上执行特...
cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SiftFeatureDetector> siftDetector = cv::xfeatures2d::SiftFeatureDetector::create(); std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1,keypoints2; // siftDetector->detect(src1,keypoints1); siftDetector->detect(src2,keypoints2); cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SiftDescriptorExtractor...
该方法名为归一化相关匹配法,计算公式如式(6.12)所示,这种方法是将相关匹配法进行归一化,使得输入结果缩放到了0到1之间,当模板与滑动窗口完全匹配时计算数值为1,两者完全不匹配时计算结果为0。 (6.12) 1 05 TM_CCOEFF 该方法名为系数匹配法,计算公式如式(6.13)所示,这种方法采用相关匹配方法对模板减去均值的结果...
本章以两张图片为例,展示SIFT算法在图像特征匹配中的应用 项目地址:https://gitee.com/susica/opencv-based-framework 首先,导入cv2模块,它是OpenCV库的Python接口。接着,使用cv2.imread函数读取两张图片,并指定cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数,将图像转换为灰度图。灰度图处理起来比彩色图像简单,且对于特征提取来说通常已...
kp2,des2=sift.detectAndCompute(img2,None) #进行暴力匹配 bf=cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2) #进行匹配 match=bf.match(des1,des2)#match(queryDescriptors,trainDescriptors) print(len(match)) print(type(match)) print(match[2].distance)#match[2]的描述符之间的距离 ...
近期一直研究图像的拼接问题。图像拼接前,找到各个图像的特征点是个非常关键的步骤。这期专栏,我将介绍两种较常用的特征匹配方法(基于OpenCV),Brute-Force匹配和FLANN匹配。 1、BF匹配 cv2.BFMatch(normType,crossCheck=True/False) 其中normType是用来指定要使用的距离测试类型。默认值为cv2.Norm_L2,适用于SIFT,SURF...
手机的全景拍照功能可以将数张照片无缝凭借成一张长照片,用的便是特征匹配和图像拼接的相关算法。本文介绍基于Python-opencv的实现 SIFT特征匹配 理论部分懒得码字,搬运博客原文: SIFT(Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法)是由David G. Lowe教授在1999年(《Object Recognition from Local Scale-...
实际上我们可以看到,与蛮力匹配分类, SIFT 算法的特征匹配是十分强大的,效果较好。 SURF的特征匹配 def SURF(img1,img2):#启动SIFT检测器冲浪= cv2.xfeatures2d.SURF_create()#使用SIFT查找关键点和描述符kp1,des1 = surf.detectAndCompute(img1,无)kp2,des2 = surf.detectAndCompute(img2,无)#具有默认 参...
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 ...