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,OpenCVPython中从3.4.2之后扩展模块也无法使用,需要自己单独编译pythonSDK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提取...
detect_sift_features("renwu.jpg") if __name__ == "__main__":保证当脚本被直接运行时才会执行以下代码块。 SIFT 特征检测原理 SIFT 特征检测算法的主要步骤如下: 尺度空间极值检测:通过构建图像的尺度空间,并检测尺度空间中的局部极大值来寻找关键点。 关键点定位:精确确定关键点的位置,并去除低对比度的...
首先明确一点,opencv2与opencv3中,SIFT的使用方法有所不同,前者会创建实例化对象,而后者则是使用opencv智能指针:cv::Ptr,创建指针类型变量。 接下来,记录opencv3中使用SIFT方法提取图像特征的一般过程。 执行尺度不变特征变换(SIFT)获取图像关键点的流程如下: 说明: 这里得到的关键点 keypoint 是 std::vector<cv:...
SIFT算法主要步骤: (1)尺度空间极值检测(Scale-space extrema detection):计算的第一阶段搜索所有尺度和图像位置。通过使用高斯差函数来识别随比例和方向不变的潜在关键点,可以有效地实现它。 (2)关键点定位(Keypoint localization):在每个候选位置,都适合一个详细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择是根据对其稳定...
3.SIFT 算法 作者:Xiou 1.SIFT概述 之前使用的cv2.cornerHarris,能很好地检测角点且有明显的优势,因为角就是角点,即使旋转图像也能检测到这些角点。但是,如果将图像缩放到更小或者更大的尺寸,图像的某些部分可能丢失或者获得高质量的角点。 例如,如图所示是F1意大利大奖赛赛道的一幅图像的角点检测结果。
Sift算法,Scale-Invariant Feature Transform。 原理:整个Sift算法,可包括四部分。 (1)建立高斯差分金字塔 给你一副图像,用高斯核来模糊图像(注意,只能用高斯核来模糊)。用高斯函数中不同的σ来处理图像,n个不同的σ值,生成了n副图像。一般σ值可用如下的取法 ...
# 使用cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化sift函数 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 得到所有的关键点 keypoints = sift.detect(gray, None) # 计算关键点 print(np.array(keypoints).shape) keypoints, descriptor = sift.compute(gray, keypoints) # 根据关键点计算周围区域的特征向量描述 ...
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:
1、SIFT-SURF算法 (1)实例化SIFT sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() (2)利用sift.detectAndCompute()检测关键点并计算 kp,des=sift.detectAndCompute(gray,None) ① 参数 gray:进行关键点检测的图像,注意是灰度图像 ② 返回值 kp:关键点信息,包括位置,尺度,方向信息 ...