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...
importcv2importnumpyasnpdefdetect_sift_features(image_path):# 创建 SIFT 对象sift = cv2.SIFT_create()# 读取图像img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 计算 SIFT 特征点和描述符keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(img,None)# 在图像中标记特征点img_with_keypoints = cv2....
sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() img1=cv2.imread(imgname1) gray1=cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度处理图像 kp1, des1=sift.detectAndCompute(img1,None)#des是描述子 img2=cv2.imread(imgname2) gray2=cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度处理图像 kp2, des2=sift.detec...
module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d',后面查询原因知道OpenCv3.x以后只包含部分内容,需要神经网络或者其他的函数需要导入opencv_contrib,所以需要pip install opencv-contrib-python sift.detect()函数在图像中查找关键点, 如果只想搜索图像的一部分,可以传递掩膜. OpenCV还提供了cv2.drawKeyPoints()函数...
sift 实现三维重建 python代码 opencv sfm三维重建 注意:本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译,因为很多函数是3.0以后才加入的。 目录: SfM介绍 小孔相机模型 坐标系 内参矩阵 外参矩阵 相机的标定 SfM介绍 SfM的全称为Structure from Motion,即通过相机的移动来确定目标的空间和几何关系,是三维重建的一种...
OpenCV Python SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 【目标】 SIFT算法 SIFT特征点和描述子 【理论】 前面的章节中,我们提到了角点检测,例如Harris角点,他们是旋转不变的,因为,图像无论如何旋转,其角点特性不会发生改变,所以这类特征也称为旋转不变特征。但是如果图像缩放,原本在小图像中一定的窗口下是角点,放...
importcv2ascvfrommatplotlibimportpyplotaspltqueryImage=cv.imread("image/work1.jpg",0)trainingImage=cv.imread("image/work2.jpg",0)#读取要匹配的灰度照片sift=cv.xfeatures2d.SIFT_create()#创建sift检测器kp1,des1=sift.detectAndCompute(queryImage,None)kp2,des2=sift.detectAndCompute(trainingImage,None...
SURF算法只是SIFT的升级版。 以下是代码实现: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportcv2ascv ori=cv.imread('/content/det1.jpg')img=cv.imread('/content/det1.jpg')surf=cv.xfeatures2d.SURF_create(400)kp,des=surf.detectAndCompute(img,None)img2=cv.drawKeypoints...
descriptor=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()elif method=='surf':descriptor=cv2.xfeatures2d.SURF_create()elif method=='brisk':descriptor=cv2.BRISK_create()elif method=='orb':descriptor=cv2.ORB_create()#getkeypoints anddescriptors(kps,features)=descriptor.detectAndCompute(image,None)return(kps,...
sift = cv.SIFT_create() kp, des = sift.detectAndCompute(gray,None) img=cv.drawKeypoints(gray,kp,img,flags=cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) cv.imshow('Original',ori) cv.imshow('SIFT',image) ifcv.waitKey(0) &0xff==27: ...