opencv2.4.9源码分析——SIFT(最新文档).pdf,opencv2.4.9 源码分析——SIFT 赵春江 blog.csdn.net/zhaocj 一、SIFT 算法 SIFT (尺度不变特征变换,Scale‐Invariant Feature Transform )是在计算机视觉领域中检测 和描述图像中局部特征的算法,该算法于1999 年被David
一、暴露在外的接口:SIFT 一般来说,我们在OpenCV中使用SIFT算法的方式为: //该表达式涉及到多态,详解在第2节 cv::Ptr<SiftFeatureDetector> sift = SIFT::create(); 1. 2. 那么,SiftFeatureDetector是什么呢?在features2d.hpp中清晰的写出来: typedef SIFT SiftFeatureDetector; 1. 同样在该文件中,可以看到: ...
Mat dstSIFT, dstSIFT2; Ptr<SiftDescriptorExtractor> descriptor = SiftDescriptorExtractor::create(); descriptor->compute(src, keypoints, dstSIFT); descriptor->compute(src2, keypoints2, dstSIFT2); cout << dstSIFT.cols << endl; cout << dstSIFT2.rows << endl; //进行BFMatch暴力匹配 BFMatcher...
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...
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform, SIFT)是目前最经典的特征提取算法之一,由David G. Lowe博士在其2004年的论文Distinctive Image Features from Scale-Invariant中提出。 这篇博客将介绍博主结合OpenCV源码学习SIFT算法时的一些心得体会。
OpenCV2.3之后实现了SIFT的代码,2.4改掉了一些bug。本系列文章主要分析OpenCV 2.4.2SIFT函数源码。 SIFT位于OpenCV nonfree的模块,David G. Lowe申请了算法的版权,请尊重作者权力,务必在允许范围内使用。 SIFT in OpenCV OpenCV中的SIFT函数主要有两个接口。
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 ...
intsift(cv::MatdbImg,cv::MattestImg,cv::Mat&outImg){cv::Ptr<cv::SIFT>detector=cv::SIFT::create(500);std::vector<cv::KeyPoint>keypoints1,keypoints2;cv::Matdescriptor1,descriptor2;dbg("计算SIFT关键点和特征描述子");detector->detectAndCompute(dbImg,cv::Mat(),keypoints1,descriptor1)...
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform, SIFT)是目前最经典的特征提取算法之一,由David G. Lowe博士在其2004年的论文Distinctive Image Features from Scale-Invariant中提出。 这篇博客将介绍博主结合OpenCV源码学习SIFT算法时的一些心得体会。
opencv源码解析之(3):特征点检查前言1 因为最近准备看特征点检查方面的源码,而其中最著名的算法就是sift和surf。因此这次主要是学会怎样使用opencv中的sift和surf函数来检测特征点和描述特征点,以及怎样使用其算法来进行特征点匹配。庆幸的是,sift算法虽然是专利,但是在opencv的努力下也获得了作者的允许,将其加入了新...