(1)先实例化一个sift类:sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() (2)进行检测,获取关键点kp:kp = sift.detect(img, ...) (3)获取关键点的描述子des:kp, des = sift.compute(img, kp),第一个参数是指对哪个图像计算描述子,第二个参数是关键点,同时返回kp和des描述子 或者2、3步合并:kp, des = s...
1.SIFT、SURF、ORB三种算子的参数介绍 【1】SIFT算子定义介绍 static Ptr<SIFT> create(int nfeatures =0,//需要的特征点的数量,是对特征点的质量进行排名,返回最好的前几个;int n0ctaveLayers =3,//金字塔的层数;double contrastThrehold =0.04,//过滤特征点的阈值;double edgeThreshold =10;//过滤边缘效应...
drawKeypoints(ImagePoint, KeyPoints, ImagePoint); imshow("Sift", ImagePoint); waitKey(0); return 0; } 检测结果:
参数说明:kp表示输入的关键点,dst表示输出的sift特征向量,通常是128维的
OpenCV—python 角点特征检测之二(SIFT、SURF、ORB),角点检测一、SIFT(Scale-InvariantFeatureTrans-form)1.1尺度空间极值检测1.2关键点(极值点)1.3为关键点(极值点)指定方向参数1.4关键点描述符1.5关键点匹配二、SURF(Speeded-UpRobustFeatures)一、SIFT(Scale-Inva
参数: image: 输入图像; keypoints: 特征点; outImage: 输出图像; 将特征点转换为128 维的向量: sift.compute(img, kp) 代码实例: 在这里插入代码片 输出结果: (1545,) (1545,128) [0.0.0.0.0.0.0.0.1.1.0.0.0.0.0.0.27.20.0.0.0.0.0.0.53.25.0.0.0.0.0.2.1.7.0.0.0.0.0.0.64.61.0.0.0.0.0.3.15...
OpenCV4.4 中SIFT特征匹配调用演示 大家好,听说OpenCV4.4 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。如果你还不知道SIFT特征是什么,就看这里的这篇文章就好啦。 01 创建SIFT特征提取器
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...
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 # Load input image input_image = cv2.imread('input_image.jpg'...