同SIFT算法一样,SURF算法的尺度空间由O组S层组成,不同的是,SIFT算法下一组图像的长宽均是上一组的一半,同一组不同层图像之间尺寸一样,但是所使用的尺度空间因子(高斯模糊系数σ)逐渐增大;而在SURF算法中,不同组间图像的尺寸都是一致的,不同的是不同组间使用的盒式滤波器的模板尺寸逐渐增大,同一组不同层图像使用相同尺寸的滤波器,但
不过,办法还是有的,再控制台当中输入pip install opencv-contrib-python 就可以用了。 如果还是无法安装,可以直接网站早opencv-contrib-python的轮子,然后放到对应的文件下安装就行了。 我的版本是opencv 3.2,和教程文档中的使用方法不同。 详细参数可以自己去查一查,一查一个准的 https://docs.opencv.org/master/...
python_opencv中主要使用的函数 基于python 3.7和对应的python-opencv cv2.xfeatures2d.SURF_create ([hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]) 该函数用于生成一个SURF对象,在使用时,为提高速度,可以适当提高hessianThreshold,以减少检测的关键点的数量,可以extended=False,只生...
简而言之,SURF增加了许多功能来提高每一步的速度。分析显示它比SIFT快3倍,而性能与SIFT相当。SURF擅长处理模糊和旋转的图像,但不善于处理视角变化和光照变化(据opencv官方)。在opencv中它和SIFT的用法类似: 解释一些参数的含义,extended表示描述符的维数,0代表使用64维描述符而,1表示使用128维的描述符。upright表示是...
简而言之,SURF增加了许多功能来提高每一步的速度。分析显示它比SIFT快3倍,而性能与SIFT相当。SURF擅长处理模糊和旋转的图像,但不善于处理视角变化和光照变化(据opencv官方)。在opencv中它和SIFT的用法类似: 解释一些参数的含义,extended表示描述符的维数,0代表使用64维描述符而,1表示使用128维的描述符。upright表示是...
首先，我们将看到一个有关如何找到SURF关键点和描述符并进行绘制的简单演示。所有示例都在Python终端中显示，因为它与SIFT相同。>>> img = cv.imread('fly.png',0)# 创建SURF对象。你可以在此处或以后指定参数。# 这里设置海森矩阵的阈值为400>>> surf = cv.xfeatures2d.SURF_create(400)# 直接查找关键点和...
SURF算法原理: 构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 利用非极大值抑制初步确定特征点 精确定位极值点 选取特征点的主方向 构造surf特征点描述算子 OpenCV中的SURF import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('img.jpg') # Create SURF object. You can specify params here or later. ...
OpenCV—python 角点特征检测之二(SIFT、SURF、ORB),角点检测一、SIFT(Scale-InvariantFeatureTrans-form)1.1尺度空间极值检测1.2关键点(极值点)1.3为关键点(极值点)指定方向参数1.4关键点描述符1.5关键点匹配二、SURF(Speeded-UpRobustFeatures)一、SIFT(Scale-Inva
练习说明:使用SURF算法提取关键点并计算描述符。 任务:选择一张图像,应用SURF算法提取关键点,并为每个关键点计算描述符。将这些关键点可视化,并简要说明SURF描述符如何帮助特征匹配。 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 img = cv2.imread(r"C:\Users\jinli\Desktop\photos\13.jpg") # 创建...
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create() AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d' 解决方法 将opencv 版本从opencv ==4.4.0.46降低到 opencv == 3.4.2.17 (注意对于opencv调用surf算法,暂时只有这样的一种解决方式) 再说说作者这几天调试经历: 首先,CSDN上有博主建议将opencv的版本降...