//为了排除因为图像遮挡和环境混乱而产生误匹配的关键点,sift的作者提出了比较最邻近距离的sift匹配: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距离得到的ratio少于阈值T,则接受这一对匹配点。降低T匹配点数会减少,更准确,反...
2.2 检测特征点 接下来,我们使用SIFT算法检测图像中的特征点。使用cv2.xfeatures2d.SIFT_create()创建SIFT对象,并调用detect()方法检测特征点。 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...
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...
print('queryIdx:',match[2].queryIdx)#第一幅图的匹配的第三个特征点的索引 print('zuobiao1:',kp1[match[2].queryIdx].pt)##第一幅图的匹配的第三个特征点的坐标 print('trainIdx:',match[2].trainIdx)#第二幅图的匹配的第三个特征点的索引 print('zuobiao2:',kp2[match[2].trainIdx].pt)##第二...
[OpenCV]基于SIFT和特征匹配的图像拼接Python (mianbaoduo.com) 1.背景 随着汽车电子和人工智能的快速发展,智能连接汽车也迎来了全面发展的黄金时代[1-5]。中央ADAS利用安装在车辆上的传感器、激光雷达和毫米波雷达实时检测车辆周围环境,补充障碍物检测和全景生成等功能,为驾驶员提供实时警报,提高行车安全性。在目前众多...
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: ...
特征点匹配是计算机视觉领域中非常关键和基础的技术之一。本文将介绍Python和OpenCV中常用的特征点匹配算法。 一、SIFT算法 尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)是一种用于提取图像局部特征的算法。它能够在不同尺度和旋转角度上找到关键点,并且对图像的缩放、旋转保持不变性。SIFT算法主要分为四个...
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...
1. Sift特征和Surf特征提取特征的方法略有差异,在整个匹配流程上一样 2. knnMatch(des1, des2,k=2) 函数执行特征点匹配, k = 2 定义基准图像上的一个点会在另一幅图像上有2个匹配结果。 3. 不论Sift还是Surf都是强制匹配,不能保证匹配的点就是准确的,只能保证相对正确。