SIFT是指尺度不变特征变换,SIFT 算法用于查找图像中的尺度不变特征,返回图像中的关键点 OpenCV提供的 cv2.SIFT_create()函数用于创建 SIFT对象,然后调用SIFT对象的 detect()方法执行 SIFT 算法检测关键点 代码示例: importcv2 as cvimportmatplotlib.pyplot as plt img= cv.imread('five.jpg')#打开图像,默认BGR格...
python调用sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()时出现如下问题:error: OpenCV(4.1.1) /io/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/sift.cpp:1207: error: (-213:The function/feature is not implemented) This algorithm is patented and is excluded in this configuration; Set OPENCV_ENABLE_NONFREE CMak...
importcv2# 读取图像image1=cv2.imread('image1.jpg')image2=cv2.imread('image2.jpg')# 创建 SIFT 检测器sift=cv2.SIFT_create()# 检测关键点和计算描述子keypoints1,descriptors1=sift.detectAndCompute(image1,None)keypoints2,descriptors2=sift.detectAndCompute(image2,None)# 使用 BFMatcher 进行特征匹配...
1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明:sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None) 找出图像中的关键点 参数说明: kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图, 3. ret = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) 在图中画出关键点 参数说明:gray表示输入图片, kp表示关键...
sift = cv2.SIFT_create() # 检测 SIFT 关键点 kp = sift.detect(img_gray, None) # 另一种:检测 SIFT 关键点并 计算特征描述 # kp, descriptors = sift.detectAndCompute(img_gray, None) # 画出所有关键点 # img = cv2.drawKeypoints(img_gray, kp, img) ...
import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt MIN_MATCH_COUNT=10 #设置最低匹配数量为10 img1=cv.imread("image/pen.jpg",0) #读取第一个图像(小图像) img2=cv.imread("image/work2.jpg",0) #读取第二个图像(大图像) sift=cv.xfeatures2d.SIFT_create() #创建sift检测器 ...
import cv2 as cv big = cv.imread("D:/big.png"); small = cv.imread("D:/small.png"); cv.imshow("big", big) cv.imshow("small", small) # 创建SIFT特征检测器 sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() # 特征点提取与描述子生成
import cv2 # 提取关键点及其特征描述 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None) 结论 Python提供了丰富的库和工具,使得图像处理在数据分析中变得更加容易和高效。通过图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述等技术点,我们可以对图像进行加载、处理...
importcv2importnumpyasnp 读取要拼接的图像: 代码语言:javascript 复制 img1=cv2.imread('image1.jpg')img2=cv2.imread('image2.jpg') 检测图像的关键点和描述符: 代码语言:javascript 复制 sift=cv2.SIFT_create()kp1,des1=sift.detectAndCompute(img1,None)kp2,des2=sift.detectAndCompute(img2,None) ...
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp = sift.detect(gray,None) img=cv2.drawKeypoints(gray,kp,img) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey() NOTE: lz直接运行上述代码时,程序报错: module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d',后面查询原因知道OpenCv3.x以后只包含部分内容,需要神经网络或者...