在OpenCV中,使用SURF进行特征点描述主要是使用drawMatches 方法和BruteForceMatcher类。 1.1 drawMatches()函数 drawMatches用于绘制出相匹配的两个图像的关键点,该函数有两个函数原型。 void drawMatches( const Mat& img1, const vector<KeyPoint>& keypoints1, const Mat& img2, const vector<KeyPoint>& keypoints...
1. Sift特征和Surf特征提取特征的方法略有差异,在整个匹配流程上一样 2. knnMatch(des1, des2,k=2) 函数执行特征点匹配, k = 2 定义基准图像上的一个点会在另一幅图像上有2个匹配结果。 3. 不论Sift还是Surf都是强制匹配,不能保证匹配的点就是准确的,只能保证相对正确。 4. goodMatch是经过筛选的优质...
1. Sift特征和Surf特征提取特征的方法略有差异,在整个匹配流程上一样 2. knnMatch(des1, des2,k = 2) 函数执行特征点匹配, k = 2 定义基准图像上的一个点会在另一幅图像上有2个匹配结果。 3. 不论Sift还是Surf都是强制匹配,不能保证匹配的点就是准确的,只能保证相对正确。 4. goodMatch是经过筛选的...
通常,SIFT、SURF 等描述符使用 CV2.NORM_L1 或 CV2.NORM_L2,ORB、BRISK 或 BRIEF 等描述符使用CV2.NORM_HAMMING。 crossCheck:默认为 False,匹配器为每个查询描述符找到 k 个距离最近的匹配描述符;crossCheck 为 True 时,只返回满足交叉验证条件的匹配结果。 暴力匹配器对象的 match()方法返回每个关键点的最佳...
SURF:该算法用于检测角点; FAST:该算法用于检测角点; BRIEF:该算法用于检测斑点; ORB:该算法代表带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法; 通过以下方法进行特征匹配: 暴力(Brute-Force)匹配法; 基于FLANN匹配法; 可以采用单应性进行空间验证。 特征提取算法比较 ...
图片特征点匹配是图像融合处理中的重要环节，起着承上启下的作用。在使用哈瑞斯，史-托马斯,surf等方法完成角点或特征点检测后，就要进行特征点匹配。工具/原料 opencv3 python3 win7环境 方法/步骤 1 有了surf和sfit前提，特征点匹配就有基础。opencv提供了BFMatcher和FlannBasedMatcher两种方法进行匹配，本文先介绍...
感觉也没有快多少。也感觉不到SURF比SIFT快,可能是我只运行了一次,具有偶然性? BRIEF 参考了https://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/46910259 也就是说BRIEF其实本身并不是一种特征检测方法,而其实应该算是一种特征描述方法。 上面是分别用五种采样方法得到的图形。这里再介绍一种特征匹配方法:CenSurE...
OpenCV支持很多的特征描述,包括Features fromAccelerated Segment Test (FAST), Binary Robust IndependentElementary Features (BRIEF), Oriented FAST,Rotated BRIEF(ORB)。 使用SURF在图片里检测特征 SURF算法可以粗略分成两个步骤:检测兴趣点,描述描述符。SURF依赖于Hessian角点检测方法对于兴趣点的探测,因此需要设置一个...
1、BF匹配 cv2.BFMatch(normType,crossCheck=True/False) 其中normType是用来指定要使用的距离测试类型。默认值为cv2.Norm_L2,适用于SIFT,SURF方法,还有一个参数为cv2.Norm_L1。如果是ORB,BRIEF,BRISK算法等,要是用cv2.NORM_HAMMING,如果ORB算法的参数设置为VTA_K==3或4,normType就应该设置为cv2.NORM_HAMMING...
实际上我们可以看到,与蛮力匹配分类, SIFT 算法的特征匹配是十分强大的,效果较好。 SURF的特征匹配 def SURF(img1,img2):#启动SIFT检测器冲浪= cv2.xfeatures2d.SURF_create()#使用SIFT查找关键点和描述符kp1,des1 = surf.detectAndCompute(img1,无)kp2,des2 = surf.detectAndCompute(img2,无)#具有默认 参...