提取图片的特征点、描述符,可以使用opencv创建一个SIFT对象,SIFT对象使用DoG方法检测关键点,并对每个关键点周围的区域计算特征向量。在实现时,可以使用比SIFT快的SURF方法,使用Hessian算法检测关键点。因为只是进行全景图拼接,在使用SURF时,还可以调节它的参数,减少一些关键点,只获取64维而不是128维的向量等,加快速度。
同SIFT算法一样,SURF算法的尺度空间由O组S层组成,不同的是,SIFT算法下一组图像的长宽均是上一组的一半,同一组不同层图像之间尺寸一样,但是所使用的尺度空间因子(高斯模糊系数σ)逐渐增大;而在SURF算法中,不同组间图像的尺寸都是一致的,不同的是不同组间使用的盒式滤波器的模板尺寸逐渐增大,同一组不同层图像...
opencv里面提供的SURF算法和SIFT差不多,这两个玩意都是受到版权保护的,如果你是用pip 一条命令安装的opencv,那么恭喜你用不了SURF和SIFT算法,印象中只有2.4.9版本的opencv库才可以使用。 不过,办法还是有的,再控制台当中输入pip install opencv-contrib-python 就可以用了。 如果还是无法安装,可以直接网站早opencv-c...
开始--> 下载Opencv库 --> 导入Opencv库 --> 加载图像 --> 灰度化图像 --> 创建SURF对象 --> 检测关键点和描述符 --> 显示结果 --> 结束 首先,我们来看整个流程的具体步骤: 接下来,让我们来一步步进行操作: 下载Opencv库 使用以下命令在终端中下载Opencv库: pipinstallopencv-python 1. 导入Opencv库 ...
python使用Opencv的Sift/Surf算法 使用python进行图像配准、拼接以及融合时,常用的算法有Sift算子、Surf算子、Harris算子等。由于sift算法的专利问题,部分opencv版本的Sift/Surf算法无法使用,即无法调用cv2.xfeatures2d.SURF_create()。 解决方法: 卸载当前opencv-python和opencv-contrib-python第三方包, pip install opencv...
opencv python SURF Introduction to SURF (Speeded-Up Robust Features) 理论 在上一章中,我们看到了SIFT的关键点检测和描述,但它相对较慢,人们需要更加快速的版本,所以2006年引入了一种名为SURF的新算法, 顾名思义,它是SIFT的加速版本. 作为尺度不变特征变换(SIFT)算法的加速版,SURF算法在适中的条件下完成两...
简而言之,SURF增加了许多功能来提高每一步的速度。分析显示它比SIFT快3倍,而性能与SIFT相当。SURF擅长处理模糊和旋转的图像,但不善于处理视角变化和光照变化(据opencv官方)。在opencv中它和SIFT的用法类似: 解释一些参数的含义,extended表示描述符的维数,0代表使用64维描述符而,1表示使用128维的描述符。upright表示是...
OpenCV根据标志支持两种方式。如果为0，则计算方向。如果为1，则不计算方向并且速度更快。对于功能描述，SURF在水平和垂直方向上使用小波响应（同样，使用积分图像使事情变得更容易）。在s是大小的关键点周围采用大小为20sX20s的邻域。它分为4x4子区域。对于每个子区域，获取水平和垂直小波响应，并像这样形成向量，$v ...
简而言之,SURF增加了许多功能来提高每一步的速度。分析显示它比SIFT快3倍,而性能与SIFT相当。SURF擅长处理模糊和旋转的图像,但不善于处理视角变化和光照变化(据opencv官方)。在opencv中它和SIFT的用法类似: 解释一些参数的含义,extended表示描述符的维数,0代表使用64维描述符而,1表示使用128维的描述符。upright表示是...
方法1: 在opencv ==4.4.0.46版本下,将 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 改为 sift = cv2.SIFT_create() 方法2: 将opencv 版本从opencv ==4.4.0.46降低到 opencv == 3.4.2.17即可 关于surf算法 错误: surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create() AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute...