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//opencv也有类似的算法,他能自动帮你找出这些突变的点,surf是其中一个,下面采用的是surf的一个变种算法SIFT //sift比起surf的一个好处是他能够解决遮挡以及背景混乱的问题 Mat image01 = imread("view1.png", 1); Mat image02 = imread("view2.png", 1); imshow("p2", image01); imshow("p1", ima...
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: importcv2 ...
流行的算法包括尺度不变特征变换(SIFT)、加速鲁棒特征(SURF)和F***EATURES from Accelerated Segment Test(FAST)。 名为features2d的 OpenCV 模块提供了检测和提取所有这些特征的功能。 另一个名为xfeatures2d的模块提供了更多的特征提取器,其中一些仍处于实验阶段。 如果你有机会,你可以玩这些东西。 还有一个名为...
扩展模块是对基础功能的补充,由于某些算法具有专利保护,无法放在基础模块中,而这部分算法却是学习图像处理常用的算法,例如,大名鼎鼎的有专利保护的SIFT特征点提取算法就在这个扩展模块中,虽然有专利,但是使用OpenCV的开发者依然可以免费用于非商业用途。本小节将为读者介绍如何在Windows和Ubuntu系统中安装opencv_contrib扩展...
stitching:该模块负责图像拼接,功能包括图像特征点寻找与匹配等图像拼接技术; video:该模块用于视频分析,如运动估计、背景分离等; videoio:该模块负责视频读写,主要视频文件的读取和写入。 四、opencv4比opencv3多了哪些 OpenCV 4 相较于OpenCV 3,主要增加了对SIFT 与SURF 的支持、改进了DNN模块、增加了对特定网络...
1. 特征提取与匹配 在图像处理中,特征是指图像中具有较为突出、易于识别的地方。比如图像中的角点、边缘、色彩变化等地方都可以被描述为图像的特征点。OpenCV提供了多种特征提取与描述符的算法,如SIFT、SURF、ORB等。这些算法可以提取出图像中的特征点并描述它们的特征。 而特征匹配则是将两幅图像中的特征点进行对...
特征提取 正如我们前面讨论的,人类视觉系统倾向于从给定的场景中提取显著特征,以便记住它以备以后检索。 为了模仿这一点,人们开始设计各种特征提取器,可以从给定的图像中提取这些显著点。 流行的算法包括尺度不变特征变换(SIFT)、加速鲁棒特征(SURF)和F***EATURES from Accelerated Segment Test(FAST)。 名为feature...
特征提取 正如我们前面讨论的,人类视觉系统倾向于从给定的场景中提取显著特征,以便记住它以备以后检索。 为了模仿这一点,人们开始设计各种特征提取器,可以从给定的图像中提取这些显著点。 流行的算法包括尺度不变特征变换(SIFT)、加速鲁棒特征(SURF)和F***EATURES from Accelerated Segment Test(FAST)。 名为feature...
了解特征检测和匹配的类型 许多算法可用于检测和描述特征,我们将在本节中探讨其中的几种。 OpenCV 中最常用的特征检测和描述符提取算法如下: Harris:此算法对于检测角点很有用。 SIFT:此算法对于检测斑点很有用。 SURF:此算法可用于检测斑点。 FAST:此算法对于检测角点很有用。