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...
SIFT特征检测 以前版本中使用SIFT需要引入xfeatures2d.hpp,而现在就不用了。 旧版本 新版本 02 特征向量的提取 接下来就是计算特征点描述符,特征向量的提取 特征向量提取 03 使用BFMatch匹配 提取完特征向量后,对两个特征向量进行匹配,然后通过匹配的结果计算出向量的最大和最小距离。 特征匹配及计算最大最小距离...
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...
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 ...
图像的特征匹配在实际应用中有很多用途,特征匹配,顾名思义,就是要先提取特征点,然后 计算 特征向量,第三步就是匹配了,计算哪两个向量最近。sift的原理有些麻烦,opencv都做好了接口,拿来主义,直接跑一下测试 1 sift 特征匹配 void FeatureDialog::on_pbGoodSIFTMatch_clicked() ...
注 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。 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2022-04-19,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除 前往查看 txt 二进制 算法 ...
#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...
使用Opencv2.4.9进行SIFT特征点提取和匹配 主要使用的类:FeatureDetector FeatureExtractor FeatureMatcher1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45...
在使用OpenCV进行SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)特征点匹配时,我们需要遵循一系列步骤来确保匹配过程的准确性和效率。以下是根据你的提示,详细阐述如何使用OpenCV进行SIFT特征点匹配的过程,并附上相应的代码片段。 1. 加载并预处理图像 首先,我们需要加载要进行特征点匹配的图像,并对它们进行...
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。