1. 加载需要配准的两张图像 首先,我们需要加载两张需要配准的图像。可以使用OpenCV的cv2.imread函数来完成这一任务。 python import cv2 # 加载图像 image1 = cv2.imread('path/to/image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image2 = cv2.imread('path/to/image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 2. 使用SIFT算...
OpenCV(Open Source Computer Vision Library,开源计算机视觉库)是一个跨平台的计算机视觉库,它包含了丰富的图像处理和计算机视觉算法。OpenCV的图像配准功能使得开发者可以轻松实现图像的准确匹配,为各种应用提供基础支持。 在Python中,我们可以使用OpenCV库来实现图像配准。下面以OpenCV中的特征检测和匹配算法为例,介绍如何...
步骤一:加载图像 首先,我们需要加载两幅待配准的图像。可以使用 OpenCV 库中的 imread 函数来加载图像: importcv2# 加载两幅图像image1=cv2.imread('image1.jpg',0)# 0表示以灰度图像的形式加载image2=cv2.imread('image2.jpg',0) 1. 2. 3. 4. 5. 步骤二:提取 SIFT 特征 接下来,我们需要提取图像的 ...
代码采用python语言编写,设计到的第三方库包括matplotlib、OpenCV、numpy等。OpenCV可能会遇到无法调用Sift模块问题,请参照: 2.1 加载并显示图像 import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.pyplot as plt image1 = mpimg.imread("01.jpg") image2 = mpimg.imread("02.jpg") ...
因此,在本文中,我们将讨论一种图像匹配算法SIFT,该算法可从图像中识别出关键特征,并能够将这些特征与同一对象的新图像进行匹配。 目录 1.SIFT简介 2.构造比例尺空间 2.1高斯模糊 2.2高斯的差异 3.关键点局部化 3.1局部最大值/最小值 3.2 关键点选择
python利用sift和surf进行图像配准 1.SIFT特征点和特征描述提取(注意opencv版本) 高斯金字塔:O组L层不同尺度的图像(每一组中各层尺寸相同,高斯函数的参数不同,不同组尺寸递减2倍) 特征点定位:极值点 特征点描述:根据不同bin下的方向给定一个主方向,对每个关键点,采用4*4*8共128维向量的描述子进项关键点表征,...
1. SIFT:可以采用help(cv2.xfeatures2d)查询 2.drawKeypoints: 同样采用help()方法查询 opencv3 版本sift,surf 及其他不稳定的算法函数都放在opencv3.x的contrib版里。该模块下载地址 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22...
[OpenCV]基于SIFT和特征匹配的图像拼接Python (mianbaoduo.com) 1.背景 随着汽车电子和人工智能的快速发展,智能连接汽车也迎来了全面发展的黄金时代[1-5]。中央ADAS利用安装在车辆上的传感器、激光雷达和毫米波雷达实时检测车辆周围环境,补充障碍物检测和全景生成等功能,为驾驶员提供实时警报,提高行车安全性。在目前众多...
完成图像匹配。代码实现采用Python语言，涉及库如matplotlib、OpenCV、numpy等。实现步骤包括加载并显示图像、特征点提取与生成描述、画出对应匹配及图像匹配。以上是SITF图像匹配算法的基本原理及其Python实现流程。通过构建尺度空间、提取特征点、生成描述子及匹配，实现图像间的准确匹配。
SIFT 算法是一个有专利的算法,在 OpenCV3 中,SIFT 等算法被剥离,放在了 opencv-contrib 这个包的 xfeatures2d 里面。opencv-contrib 可以通过 pip 安装: pip install opencv-contrib-python 实例 从3个二维码中找到 pattern 二维码: Pattern 经过稍微处理的3个二维码 ...