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
第六步:使用sift.compute(kp) 求得关键点对应的128个特征向量 importnumpy as npimportcv2 img= cv2.imread('test_1.jpg') gray=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()#找出关键点kp =sift.detect(gray, None)#对关键点进行绘图ret =cv2.drawKeypoints(gray, kp, ...
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...
sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# 检测特征点keypoints=sift.detect(gray_image,None) 1. 2. 3. 4. 这段代码创建了一个SIFT对象sift,并使用sift.detect函数在灰度图像上检测特征点,并将特征点保存在keypoints变量中。 keypoints,descriptors=sift.compute(gray_image,keypoints) 1. 这段代码使用sift.compu...
myPic = cv2.imread(img_url) # 读取图标图片 # 第二步:获取图像的关键点与描述符 # 使用SIFT算法提取屏幕截图和目标图片的关键点及描述符: sift = cv2.SIFT_create() screenPicKP, screenPicDES = sift.detectAndCompute(screenPic, None) myPicKP, myPicDES = sift.detectAndCompute(myPic, None) ...
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
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.SIFT_create() # 检测关键点和描述符 keypoints1, descriptors1 = sift.detectAndCompute(image1_resized, None) keypoints2, descriptors2 = sift.detectAndCompute(image2_resized, None) 3. 特征点匹配 使用FLANN算法进行特征点匹配,具体可参考opencv文档相关教程(https://docs.opencv.org/3.4/dc...
1. SIFT介绍 SIFT(Scale Invariant Feature Transform),又称尺度不变特征转换匹配算法,是在计算机视觉任务中的特征提取算法。 SIFT可以帮助定位图像中的局部特征,通常称为图像的“关键点”。这些关键点是比例尺和旋转不变量,可用于各种计算机视觉应用,例如图像匹配,物体检测,场景检测等。 还可以将通过SIFT生成的关键点...
使用SIFT算法提取图像的关键点和描述符: sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray_image, None) 复制代码 显示提取的关键点: image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(gray_image, keypoints, image) cv2.imshow('Image with Keypoints', image_with_...