OpenCV-Python系列之SIFT尺度不变特征变换(一) 经过了之前教程的过渡,本次我们来讲解一个相当重要的变换——SIFT尺度不变特征变换,之所以称其为尺度不变,是因为其不受图片放缩以及旋转的影响。 在前两个教程中,我们看到了一些像Harris这样的拐角检测器。它们是旋转不变的,这意味着即使图像旋转了,我们也可以找到相同的角。很
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)#des是描述子 img2 = cv2.imread(imgname2) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None) hmerge = np.hstack((gray1, gray2)) #水平拼接 cv2.imshow("gray", hmerge) #拼接显示为gray cv2....
导入所需的库: 代码语言:javascript 复制 importcv2importnumpyasnp 读取要拼接的图像: 代码语言:javascript 复制 img1=cv2.imread('image1.jpg')img2=cv2.imread('image2.jpg') 检测图像的关键点和描述符: 代码语言:javascript 复制 sift=cv2.SIFT_create()kp1,des1=sift.detectAndCompute(img1,None)kp2,des...
对每个关键点使用4×4共16个种子点来描述,这样一个关键点就可以产生128维的SIFT特征向量。 通过对特征点周围的像素进行分块,计算块内梯度直方图,生成具有独特性的向量,这个向量是该区域图像信息的一种抽象,具有唯一性。 OpenCV中的SIFT算法 我们之前所讲述的都是理论,现在我们需要进行实践,首先我们需要注意: SIFT已...
下面的 mermaid 类图展示了 SIFT 的主要组成部分和方法: SIFT+detectAndCompute(image: Mat, mask: Mat) : KeyPoint[]KeyPoint+pt: Point2f+size: float+angle: float+response: float+octave: int+class_id: int 架构解析 采用OpenCV 的 SIFT 实现图像配准,架构分为几个模块:图像输入、特征提取、特征匹配、...
Python opencv 3 SIFT特征提取 是指使用Python编程语言结合OpenCV库中的SIFT算法进行图像特征提取的过程。 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种用于图像特征提取和匹配的算法,它能够在不同尺度和旋转下提取出稳定的特征点。SIFT特征提取算法主要包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、关键点描述等步骤。
图像的特征匹配在实际应用中有很多用途,特征匹配,顾名思义,就是要先提取特征点,然后 计算 特征向量,第三步就是匹配了,计算哪两个向量最近。sift的原理有些麻烦,opencv都做好了接口,拿来主义,直接跑一下测试 1 sift 特征匹配 void FeatureDialog::on_pbGoodSIFTMatch_clicked() ...
SIFT (Scale-InvariantFeatureTransform) 尺度不变特征变换 独特性(辨识度高,仿佛指纹) 多量性(特征多) 高速性(快) 扩展性(可与其他特征向量联合使用) 代码: importcv2img=cv2.imread('11.png')cv2.imshow("img",img)defget_rotated(img,angle):h,w,c=img.shapero_mat=cv2.getRotationMatrix2D((w//2...
SIFT(Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换) 参考了http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html 需要SIFT的原因: 前面说的角点检测算法都是旋转不变的,不过并不是尺度不变的。一个角点可能不再是一个角点了,如果图像进行尺度变换。比如下图,在左边小图像中的一个角点在右边放大图像中...
使用SIFT算法实现强大的图像匹配:Python与OpenCV实战指南 在计算机视觉领域,图像匹配是一个常见而重要的任务。无论是在图像拼接、对象识别还是视觉跟踪中,我们都需要可靠的方法来找出一个图像在另一个图像中的位置。今天,我们将探讨一种强大的技术 —— SIFT(尺度不变特征变换)算法,并通过Python和OpenCV来实现它。