sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() #检测关键点和计算描述子 kp1,des1=sift.detectAndCompute(img1,None) kp2,des2=sift.detectAndCompute(img2,None) #进行暴力匹配 bf=cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2) #进行匹配 match=bf.match(des1,des2)#match(queryDescriptors,trainDescriptors) print(len(match)) print...
一、SIFT(Scale-Invariant Feature Trans-form) D.Lowe 于2004 年提出了一个新的算法:尺度不变特征变换(SIFT),这个算法可以帮助我们提取图像中的关键点并计算它们的描述符。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括...
sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() img1=cv2.imread(imgname1) gray1=cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度处理图像 kp1, des1=sift.detectAndCompute(img1,None)#des是描述子 img2=cv2.imread(imgname2) gray2=cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度处理图像 kp2, des2=sift.detec...
1.实例化sift: sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 1. sift是申请专利了,所以在调用xfeatures2d.SIFT_create()时,opencv版本很重要,opencv2.0版本可以跑,但是3.0以上,就跑不了,会报错。所以在使用时,要看自己的opencv版本。如果坚持使用3.0或者4.0以上版本,必须下载opencv-contrib才可以使用。 2.获取关键点信...
importcv2ascvfrommatplotlibimportpyplotaspltqueryImage=cv.imread("image/work1.jpg",0)trainingImage=cv.imread("image/work2.jpg",0)#读取要匹配的灰度照片sift=cv.xfeatures2d.SIFT_create()#创建sift检测器kp1,des1=sift.detectAndCompute(queryImage,None)kp2,des2=sift.detectAndCompute(trainingImage,None...
importcv2sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 以及 pip install opencv-python==3.4.2.16 pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 实际上你只需要做 pip install -U opencv-python 以及 importcv2sift=cv2.SIFT_create() 即可。完整的代码如下: ...
# 2) SIFT特征计算 # 初始化detector sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 检测特征点 psd_kp1, psd_des1 = sift.detectAndCompute(psd_img_1,None) # 3) 绘制特征点 #画出特征点 im_keypoint = cv2.drawKeypoints(psd_img_1, psd_kp1, psd_img_1, ...
我们将看到第二种方法：sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() kp, des = sift.detectAndCompute(gray,None)这里的kp将是一个关键点列表，而des是一个形状为$NumberofKeypoints×128$的数字数组。这样我们得到了关键点，描述符等。现在我们想看看如何在不同图像中匹配关键点。我们将在接下来的章节中学习。
import cv2import numpy as npdef sift_kp(image):gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()kp, des = sift.detectAndCompute(image, None)kp_image = cv2.drawKeypoints(gray_image, kp, None)returnkp_image, kp, desdef get_good_match(des1, ...
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,取相同的窗口可能就不是角点了。这个其实还是很好理解的,因为图像一放大的话,就拿FAST来说,原来的16个像素可能和这个点的...