现在我们正式开始一步步的实现SIFT的代码。解压缩之后我们可以看到有三个子项目:siftFeat、match、dspFeat。siftFeat是用来提取图片特征的,match是将两幅图像的特征匹配,dspFeat是读取已经提取的特征并显示在图片上。 我们首先试着运行siftFeat,提示需要对该项目进行升级,点击确定升级。 进入工程之后我们会看到如下错误: ...
() # 检测关键点并提取特征 kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None) # 特征匹配:暴力匹配 bf = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE) matches = bf.match(des1, des2) # 绘制特征匹配结果 matches = sorted(matches, ...
DoG和SIFT特征提取与描述 1#coding:utf-823importcv245#读取图片6img = cv2.imread("../data/walez1.jpg")7#转为灰度图像8gray =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)9#创建一个sift对象 并计算灰度图像10sift =cv2.xfeatures2d.SIFT_create()11keypoints, descriptor =sift.detectAndCompute(gray, Non...
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。 SIFT特征提取的优势在于其对图像...
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:
现在我们正式开始一步步的实现SIFT的代码。解压缩之后我们可以看到有三个子项目:siftFeat、match、dspFeat。siftFeat是用来提取图片特征的,match是将两幅图像的特征匹配,dspFeat是读取已经提取的特征并显示在图片上。 我们首先试着运行siftFeat,提示需要对该项目进行升级,点击确定升级。
在进行特征点匹配时,也可以使用knnMatch,代码修改如下: bf=cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING) matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) img3=cv2.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,matches,img2,flags=2) FLANN匹配 导入图片,转化为灰度图 创建SIFT对象或者SURF对象,计算特征点和描述符。
knn匹配: 1 # coding:utf-8 2 3 import cv2 4 5 # 按照灰度图像读入两张图片 6 img1 = cv2.imread("../data/logo1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 7 img2 = cv2.imread("../data/album1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 8 9 # 获取特征提取器对象 ...
特征检测和提取算法:Harris(检测角点)SIFT(检测斑点blob)SURF(检测斑点)FAST(检测角点)BRIEF(检测斑点)ORB(带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法) 特征匹配算法:暴力匹配(Brute-Force)基于FLANN匹配。 特征:特殊的图形区域、独特性和易于识别性--角点和高密度区域。大量重复区域和低密度区域不适合作为特征,边缘...
特征点的检测和匹配是计算机视觉中非常重要的技术之一, 在物体识别、视觉跟踪、三维重建等领域都有很广泛的应用。 OpenCV 提供了如下特征检测方法: “FAST” FastFeatureDetector; “STAR” StarFeatureDetector; “SIFT” SIFT(nonfree module) Opencv3 移除,需调用 xfeature2d 库; ...