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。与边缘特征或HOG特...
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...
[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...
至此,将检测出的含有位置、尺度和方向的关键点即是该图像的SIFT特征点。 图3.7 SIFT特征 3.5 关键点方向描述 通过以上的步骤已经找到了SIFT特征点位置、尺度和方向信息,下面就需要使用一组向量来描述关键点,也就是生成特征点描述子,这个描述子不但包括关键点,也包含关键点周围对其有贡献的像素点,并且描述符应该有较...
1 暴力特征匹配 通过枚举的方式进行特征匹配,使用第一幅图像中一个特征的描述子,并使用一些距离计算将其与第二幅图像中的所有其他特征匹配,返回最近的一个。 opencv中提供的函数是:BFMatcher(normType,crossCheck) normType表示计算距离的方式(L1距离,即绝对值;L2距离,即平方;汉明距离,ORB使用) ...
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。
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...
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方法,还有一个参数为cv2.Norm_L1。如果是ORB,BRIEF,BRISK算法等,要是用cv2.NORM_HAMMING,如果ORB算法的参数设置为VTA_K==3或4,normType就应该设置为cv2.NORM_HAMMING2. ...
首先,和正常一样,我们找到SIFT特征,用比率检测来找最匹配的。 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt MIN_MATCH_COUNT = 10 img1 = cv2.imread('box.png',0) # queryImage img2 = cv2.imread('box_in_scene.png',0) # trainImage ...
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...