在OpenCV中,使用C/C++进行SIFT特征匹配通常涉及以下几个步骤: 加载图像:使用cv::imread函数加载需要进行特征匹配的图像。 创建SIFT检测器:使用cv::SIFT::create函数创建一个SIFT检测器对象。 检测特征点并计算描述子:使用SIFT检测器的detectAndCompute方法检测图像中的特征点,并计算这些特征点的描述子。 创建匹配器:使...
我们再新建一个项目名为opencv--sift,按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 记得我们要加上opencv2\xfeatures2d.hpp 使用SIFT检测,其实红框里面是我们定义的参数,可以修改一下参数进行变化 运行效果 上面左边红框处就是我们获取了多少个KeyPoints并打印出来,可以看到这个比SURF检...
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 上图中的1.6,是用户希望经过第一次高斯卷积之后的模...
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…
opencv3 C++ SIFT,SURF特征检测函数用法 因为对opencv还不够熟练,所以在调试的时候浪费了很多时间,网上找的代码也时各种版本参杂,试了好久老是报错, 在这里自己记录一下。 我在ubuntu1804下进行,opencv版本是3.4.10及对应的contrib。测试主要有三个文件,png图片一张,cpp文件一个以及一个CMakeLists.txt。
sift->compute(image2, keypoints2, descriptors2); // 4. 特征匹配 cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher = cv::DescriptorMatcher::create(cv::DescriptorMatcher::BRUTEFORCE); // cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_L2); // (1) 直接暴力匹配 ...
在Java中实现SIFT算法的基本流程如下: 加载图像。 创建SIFT检测器。 检测关键点并计算描述符。 根据需要使用描述符进行匹配。 流程图 加载图像创建SIFT检测器检测关键点计算描述符图像匹配 类图 在使用OpenCV SIFT算法时,涉及的主要类如下: ImageProcessor+loadImage(path: String) : Mat+createSIFT() : SIFT+detect...
SIFT特征检测(一) 其他 (还没推完公式先贴上matlab和c的代码 from官方文档) 因为官方的shift.m直接跑起来会出问题。我这儿改良了部分代码 改sift.m % [image, descriptors, locs] = sift(imageFile) % % This function reads an image and returns its SIFT keypoints. % Input parameters: % imageFile:...
所有源代码(包括上面3个工程的main)都在文件夹外面,就是那些成对的.h和.c了。 二、测试 1、解压sift源码,发现有如下文件: 2、可以先试着跑跑siftFeat。 打开siftFeat.sln,配置好Opencv在VS2010中的环境参数,别忘了在link选项中添加 opencv_legacy243d.lib;opencv_imgproc243d.lib;opencv_core243d.lib;openc...
//utils.h #ifndef _UTILS_H #define _UTILS_H #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include