opencv sift特征点匹配 文心快码BaiduComate 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...
//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...
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 ...
我们知道,SURF相对于SIFT而言,特征点检测的速度有着极大的提升,所以在一些实时视频流物体匹配上有着很强的应用。而SIFT因为其巨大的特征计算量而使得特征点提取的过程异常花费时间,所以在一些注重速度的场合难有应用场景。但是SIFT相对于SURF的优点就是,由于SIFT基于浮点内核计算特征点,因此通常认为, SIFT算法检测的特征...
OpenCV4.4版本以后已经把SIFT跟SURF特征提取又重新get回来了,可以不需要编译OpenCV源码,直接下载官方预编译版本的就可以直接使用了。但是很多人还以为必须要编译源码才能使用SIFT特征检测的函数!如果还不知道SIFT特征是什么,就看这里的这篇文章就好啦。 OpenCV SIFT特征算法详解与使用 ...
通常,特征点是由关键点检测算法(如SIFT、SURF、ORB等)检测出来的,描述符则是在该关键点周围提取的局部图像的数值表示。特征点描述符是用来比较和匹配不同图像中的特征点的关键信息。 图4 关键点描述符 描述符计算具体步骤: (1)确定每个关键点的尺度和方向。对于每个关键点,使用高斯差分函数在多个尺度下检测出其...
关于SIFT的特征点检测在《C++ OpenCV特征提取之SIFT特征检测》有介绍过,在OpenCV4.5版本中SIFT做是算法优化,也移到主仓库中了,并且有朋友也留言问了4.5版本下的DEMO。 所以这篇就做一下OpenCV4.5版本的SIFT特征点检测及匹配。 实现效果 两张原图 匹配的效果 ...
第一步:定义特征检测器(SIFT,SURF,ORB等)。 第二步:对图像中特征点进行检测,并将特征点存储在Keypoints中。 第三步:提取特征点的描述信息。 第四步:定义特征匹配器(特征匹配的方法主要有两种分别为暴力匹配BFmatch和FlannBased)。 第五步:过滤掉较差的匹配点位(一般根据临近两点的距离进行过滤) ...
SIFT算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点(关键点),用128维方向向量的方式对特征点进行描述,最后通过对比描述向量实现目标匹配。 概括起来主要有三大步骤: 1、提取关键点; 2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器; 3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干...