cv::imwrite("sift_image2_keypoints.jpg", output); std::cout << "图1特征点检测耗时(ms):" << tkpt << std::endl; std::cout << "图1特征描述符耗时(ms):" << tdes << std::endl; std::cout << "BF特征匹配耗时(ms):" << tmatch_bf << std::endl; std::cout << "KNN-NNDR...
其他算法如SURF、AKAZE等可类似修改,但注意SIFT这些是浮点数特征描述符,而ORB这些是二进制特征描述符,因此在特征匹配时注意区分是L2还是Hamming。
#include"utils.h"// 获取特征点信息voidgetDescriptors(intnumFeatures,stringpath,vector<KeyPoint>&keypoints,Mat&descriptors,Mat&img){img=imread(path);Ptr<SIFT>detector=SIFT::create(numFeatures);if(detector.empty())throwruntime_error("fail to create detector!");//detect keypoints;;detector->dete...
51CTO博客已为您找到关于opencv 在C语言中 sift使用demo的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及opencv 在C语言中 sift使用demo问答内容。更多opencv 在C语言中 sift使用demo相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
图像特征提取和匹配是计算机视觉和图像处理中的重要任务。它们在图像识别、目标检测和图像拼接等各种应用中发挥着至关重要的作用。 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。
imshow("sift_keypoint_image 1",img_kp_1); imshow("sift_keypoint_image 2",img_kp_2); /*特征向量提取*/ Mat img1_descriptor,img2_descriptor; Ptr<DescriptorExtractor> sift_descriptor_extractor = DescriptorExtractor::create("SIFT");sift_descriptor...
一SIFT算法的简介 1.1 传统的特征提取方法 成像匹配的核心问题是:将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或者边缘,对环境中的适应能力较差,急需提出一种棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下的有效识别目标的方法。 1.2 SIFT算法提出...
安装Opencv,因该版本的SIFT是基于Opencv的。 下载SIFT源码,见Rob Hess的主页(别告诉我不懂英文不知道下载链接在哪,下那个Windows VC++的版本 sift-latest_win.zip)。 其中有3个是解决方案文件夹:siftFeat、match和dspFeat,siftFeat工程是做SITF特征提取的,一般只会用到这个案例,match是利用SIFT特征做图像匹配的,de...
前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》,这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。 SIFT特征和SURF特征比较 SIFT特征基本介绍 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测关键特征: 建立尺度空间,寻找极值 关键点定位(寻找关键点准确位置与删除弱边缘) ...
opencv-python提取sift特征并匹配的实例 我就废话不多说，直接上代码吧！# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from find_obj import filter_matches,explore_match from matplotlib import pyplot as plt def getSift():'''得到并查看sift特征 '''img_path1 = '../../data/home....