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
SURF全称为“加速稳健特征”(Speeded Up Robust Feature),不仅是尺度不变特征,而且是具有较高计算效率的特征。可被认为SURF是尺度不变特征变换算法(SIFT算法)的加速版。SURF最大的特征在于采用了haar特征以及积分图像的概念,SIFT采用的是DoG图像,而SURF采用的是Hessian矩阵(SURF算法核心)行列式近似值图像。SURF借鉴了SIF...
在同一窗口中放大小窗口中小图像中的拐角时,该角是平坦的,因此,Harris拐角不是尺度不变的。 因此,在2004年,不列颠哥伦比亚大学的D.Lowe在他的论文《尺度不变关键点中的独特图像特征》中提出了一种新算法,即尺度不变特征变换(SIFT),该算法提取关键点并计算其描述算符。 SIFT算法主要包括四个步骤。 我们将一一看到...
cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SiftDescriptorExtractor> siftDescriptor = cv::xfeatures2d::SiftDescriptorExtractor::create(); cv::Mat imgdescriptor1,imgdescriptor2; siftDescriptor->compute(src1,keypoints1,imgdescriptor1); siftDescriptor->compute(src2,keypoints2,imgdescriptor2); cv::FlannBasedMatcher mat...
1.SIFT简介 SIFT(即尺度不变特征变换)是Computer Vision中的特征检测算法。 SIFT可以帮助我们定位图像中的局部特征(通常称为图像的“关键点”)。这些关键点满足比例不变性和旋转不变性,可用于各种计算机视觉应用,例如图像匹配,对象检测,场景检测等。 在模型训练期间,我们还可以将SIFT生成的关键点用作图像的特征。与边...
opencv-python特征检测 本章节介绍Harris角点检测,SIFT关键点检测,shi-Tomasi角点检测,SURF特征检测,ORB特征检测。 特征检测是提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。其结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点,连续的曲线或连续的区域。
复制 pip install opencv-python 以下是使用 OpenCV 和 Python 进行全景图像拼接的步骤: 导入所需的库: 代码语言:javascript 复制 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') ...
OpenCV学习笔记-SIFT sift.detectAndCompute()一步到位,直接找到关键点并计算出其描述符 kp是一个关键点列表。des是一个numpy数组,其大小是关键的数目乘以128.opencv也提供了绘制关键点的函数cv2.drawKeyPoints(),它可以在关键点的部位绘制一个小圆圈。如果设置了参数为cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS,...
比较难搞的是,这个SIFT在下载的opencv里面没有,需要自己去安装。不过其实这个在第一讲的时候已经安装过了在opencv-contrib-python里面。参考https://blog.csdn.net/u011501388/article/details/78081567 这个可以直接用pip install opencv-contrib-python。
比较难搞的是,这个SIFT在下载的opencv里面没有,需要自己去安装。不过其实这个在第一讲的时候已经安装过了在opencv-contrib-python里面。参考https://blog.csdn.net/u011501388/article/details/78081567 这个可以直接用pip install opencv-contrib-python。