同SIFT算法一样,SURF算法的尺度空间由O组S层组成,不同的是,SIFT算法下一组图像的长宽均是上一组的一半,同一组不同层图像之间尺寸一样,但是所使用的尺度空间因子(高斯模糊系数σ)逐渐增大;而在SURF算法中,不同组间图像的尺寸都是一致的,不同的是不同组间使用的盒式滤波器的模板尺寸逐渐增大,同一组不同层图像使用相同尺寸的滤波器,但
现在，我想应用U-SURF，以便它不会找到方向。# 检查flag标志，如果为False，则将其设置为True>>> print( surf.getUpright() )False>>> surf.setUpright(True)# 重新计算特征点并绘制>>> kp = surf.detect(img,None)>>> img2 = cv.drawKeypoints(img,kp,None,(255,0,0),4)>>> plt.imshow(img2)...
python_opencv中主要使用的函数 基于python 3.7和对应的python-opencv cv2.xfeatures2d.SURF_create ([hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]) 该函数用于生成一个SURF对象,在使用时,为提高速度,可以适当提高hessianThreshold,以减少检测的关键点的数量,可以extended=False,只生...
简而言之,SURF增加了许多功能来提高每一步的速度。分析显示它比SIFT快3倍,而性能与SIFT相当。SURF擅长处理模糊和旋转的图像,但不善于处理视角变化和光照变化(据opencv官方)。在opencv中它和SIFT的用法类似: 解释一些参数的含义,extended表示描述符的维数,0代表使用64维描述符而,1表示使用128维的描述符。upright表示是...
简而言之,SURF增加了许多功能来提高每一步的速度。分析显示它比SIFT快3倍,而性能与SIFT相当。SURF擅长处理模糊和旋转的图像,但不善于处理视角变化和光照变化(据opencv官方)。在opencv中它和SIFT的用法类似: 解释一些参数的含义,extended表示描述符的维数,0代表使用64维描述符而,1表示使用128维的描述符。upright表示是...
然而,SURF使用盒子滤波器进行近似,下面的图片显示了这种近似的方法。在进行卷积计算的时候可以利用积分图像,这是使用盒子形滤波器的一个优点,即计算某个窗口中的像素和的时候,计算量大小,也就是时间复杂度不受到窗口大小的影响。而且,这种运算可以在不用的尺度空间当中实现。
SURF算法原理: 构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 利用非极大值抑制初步确定特征点 精确定位极值点 选取特征点的主方向 构造surf特征点描述算子 OpenCV中的SURF import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('img.jpg') # Create SURF object. You can specify params here or later. ...
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
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create() AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d' 解决方法 将opencv 版本从opencv ==4.4.0.46降低到 opencv == 3.4.2.17 (注意对于opencv调用surf算法,暂时只有这样的一种解决方式) 再说说作者这几天调试经历: 首先,CSDN上有博主建议将opencv的版本降...
OpenCV-Python系列之SURF算法 OpenCV-Python系列之SURF算法 我们在上个教程讨论了SIFT算法⽤于检测特征点，SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，对视⾓变换、仿射变化、噪声也保持⼀定程度的稳定性，是⼀种⾮常优秀的局部特征描述算法。但是其实时性相对不⾼。SURF(Speeded Up Robust Features)...