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...
sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# 检测特征点kp1,des1=sift.detectAndCompute(img1,None)kp2,des2=sift.detectAndCompute(img2,None) 1. 2. 3. 4. 5. 2.3 描述特征点 在检测到特征点后,我们需要计算特征点的描述子,用于后续的匹配。我们已经在上一步中得到了des1和des2,它们分别表示两幅图像中特征...
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 ...
使用SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高,甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下,辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大,适合在海量数据库中快速准确匹配。 SIFT算法具有如下一些特点: 1)SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放...
SIFT特征匹配主要包括2个阶段: 第一阶段:SIFT特征的生成,即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量。 第二阶段:SIFT特征向量的匹配。 SIFT特征的生成一般包括以下几个步骤: 1)构建尺度空间,检测极值点,获得尺度不变性。 2)特征点过滤并进行精确定位。 3)为特征点分配方向值。 4)生成特征描述...
应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现 如下图为进行测试的gakki101和gakki102,分别验证基于BFmatcher、FlannBasedMatcher等的SIFT算法,对比其优劣。为体现出匹配效果对于旋转特性的优势,将图gakki101做成具有旋转特性的效果。 基于BFmatcher的SIFT实现 BFmatcher(Brute-Force Matching)暴力匹配,应用BFMatcher.knnMatch( )函数来...
OpenCV的 cv2.BFMatcher_create()函数用于创建暴力匹配器,其基本格式如下: bf = cv2,BFMatcher_create([normType[, crossCheck]]) 参数说明 : bf:返回的暴力匹配器对象 normType:距离测量类型,默认为 CV2.NORM_L2。通常,SIFT、SURF 等描述符使用 CV2.NORM_L1 或 CV2.NORM_L2,ORB、BRISK 或 BRIEF 等描述符...
采用SIFT对象描述的部分对象遮挡检测率也相当高。甚至三个以上的视觉对象特征都足以计算位置和方位。在当前计算机硬件速度和特征数据库较小的情况下,检测速度可以接近实时操作。SIFT特征具有大量的信息,适合在海量数据库中快速、准确地映射。 3.2 特征匹配 特征匹配是计算机视觉中许多应用的基础,如图像匹配、摄像机跟踪、...
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# Find the keypoint descriptors with SIFTgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray=cv2.equalizeHist(gray) _, des = sift.detectAndCompute(gray,None)ifdesisNone:print("Unknown")#return "Unknown", 0iflen(des) <5:print("Unknown")#return "Unk...
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方法,还有一个参数为cv2.Norm_L1。如果是ORB,BRIEF,BRISK算法等,要是用cv2.NORM_HAMMING,如果ORB算法的参数设置为VTA_K==3或4,normType就应该设置为cv2.NORM_HAMMING2. ...