时至今日,即使深度学习已经成为主流研究方向,SIFT特征点检测依旧是最好的局部特征检测方法之一(如果不考虑速度因素,这个“之一”是可以去掉的),而SIFT特征描述也在人工设计特征的时代启发了大量梯度方向直方图的特征。 SIFT算法是由加拿大英属哥伦比亚大学教授David Lowe在1999年发表,2004年完善总结,谷歌学术显示2004年SIFT...
1.cv2.xfeatures2d.SIFT_create(实例化sift) 2. sift.detect(找出关键点) 3. cv2.drawKeypoints(画出关键点) 4. sift.compute(根据关键点计算sift向量) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明:sift为实例化的sift函数 kp = sift.detect(gray, None) 找出图像中的关键点 参数说明: kp表...
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,OpenCV Python中从3.4.2之后扩展模块也无法使用,需要自己单独编译python SDK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...
def detect_sift_features(image_path): # 创建 SIFT 对象 sift = cv2.SIFT_create() 1. 2. 3. cv2.SIFT_create()方法用于创建 SIFT 特征检测器对象。 读取图像文件: img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 1. cv2.imread()方法用于读取图像文件。参数image_path是图像文件的路径。 cv2....
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)Step 1:实例化SIFT特征。OpenCV中的函数SIFT_create可实现实例化。SIFT的相关功能在OpenCV的贡献包内,使用SIFT需要通过pip在Anaconda Prompt(或Windows命令行提示符窗口)内安装贡献包,具体为 SIFT的专利权于2020年3月6日到期,因此在之前的一段时间内,OpenCV不包含SIFT的相关功能。(2)Step 2:找出图像中的关键点...
opencv中sift函数的使用 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("qqhuman.jpeg") #将图片转化为灰度图 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #得到特征点 sift=cv2.SIFT_create() kp=sift.detect(gray,None) #提取到的关键点,传入kp中...
下面分别学习 Harris角点检测和 SIFT算法。 1,Harris 角点检测 1.1,Harris角点算法概述 Harris角点是特征点检测的基础,提出了应用邻域像素点灰度差值概念,从而进行判断是否为角点,边缘,平滑区域。Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值,其中关键流程包括转化为灰度图像,计算差分图像,高斯平滑,计算局部极...
assert method is not None, "You need to define a feature detection method. Values are: 'sift', 'surf'" # detect and extract features from the imageif method == 'sift':descriptor = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()elif method == 'surf':descriptor = cv...
在OpenCV中,可以通过以下步骤来进行SIFT(尺度不变特征变换)特征检测: 导入OpenCV库:首先要确保已经安装了OpenCV库,并在程序中导入OpenCV库。 import cv2 复制代码 加载图像:使用cv2.imread()函数加载需要进行SIFT特征检测的图像。 image = cv2.imread('image.jpg') 复制代码 创建SIFT对象:使用cv2.xfeatures2d.SIFT_...