siftDetector->detect(src2,keypoints2); cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SiftDescriptorExtractor> siftDescriptor = cv::xfeatures2d::SiftDescriptorExtractor::create(); cv::Mat imgdescriptor1,imgdescriptor2; siftDescriptor->compute(src1,keypoints1,imgdescriptor1); siftDescriptor->compute(src2,keypoints2,i...
2.2 检测特征点 接下来,我们使用SIFT算法检测图像中的特征点。使用cv2.xfeatures2d.SIFT_create()创建SIFT对象,并调用detect()方法检测特征点。 sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# 检测特征点kp1,des1=sift.detectAndCompute(img1,None)kp2,des2=sift.detectAndCompute(img2,None) 1. 2. 3. 4. 5. 2.3...
采用SIFT对象描述的部分对象遮挡检测率也相当高。甚至三个以上的视觉对象特征都足以计算位置和方位。在当前计算机硬件速度和特征数据库较小的情况下,检测速度可以接近实时操作。SIFT特征具有大量的信息,适合在海量数据库中快速、准确地映射。 3.2 特征匹配 特征匹配是计算机视觉中许多应用的基础,如图像匹配、摄像机跟踪、...
sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() #检测关键点和计算描述子 kp1,des1=sift.detectAndCompute(img1,None) kp2,des2=sift.detectAndCompute(img2,None) #进行暴力匹配 bf=cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2) #进行匹配 match=bf.match(des1,des2)#match(queryDescriptors,trainDescriptors) print(len(match)) print...
本文将介绍Python和OpenCV中常用的特征点匹配算法。 一、SIFT算法 尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)是一种用于提取图像局部特征的算法。它能够在不同尺度和旋转角度上找到关键点,并且对图像的缩放、旋转保持不变性。SIFT算法主要分为四个步骤:尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向确定和...
这篇文章主要介绍python如何利用opencv实现SIFT特征提取与匹配,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完! 1、SIFT 1.1、sift的定义 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种...
1. Sift特征和Surf特征提取特征的方法略有差异,在整个匹配流程上一样 2. knnMatch(des1, des2,k=2) 函数执行特征点匹配, k = 2 定义基准图像上的一个点会在另一幅图像上有2个匹配结果。 3. 不论Sift还是Surf都是强制匹配,不能保证匹配的点就是准确的,只能保证相对正确。
近期一直研究图像的拼接问题。图像拼接前,找到各个图像的特征点是个非常关键的步骤。这期专栏,我将介绍两种较常用的特征匹配方法(基于OpenCV),Brute-Force匹配和FLANN匹配。 1、BF匹配 cv2.BFMatch(normType,crossCheck=True/False) 其中normType是用来指定要使用的距离测试类型。默认值为cv2.Norm_L2,适用于SIFT,SURF...
匹配sift特征 ''' img1 = cv2.imread('../../data/box.png', 0) # queryImage img2 = cv2.imread('../../data/box_in_scene.png', 0) # trainImage sift = cv2.SIFT() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None) ...
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...