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...
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。
1)SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性; 2)区分性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配; 3)多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量; 4)高速性,经优化的SIFT匹配算法甚至...
应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现 如下图为进行测试的gakki101和gakki102,分别验证基于BFmatcher、FlannBasedMatcher等的SIFT算法,对比其优劣。为体现出匹配效果对于旋转特性的优势,将图gakki101做成具有旋转特性的效果。 基于BFmatcher的SIFT实现 BFmatcher(Brute-Force Matching)暴力匹配,应用BFMatcher.knnMatch( )函数来...
本文主要简单描述如何用 Python 和 OpenCV 库实现两张图片的自动拼合。 3 研究内容 3.1 SIFT SIFT特征是基于一些与图像大小和旋转无关的局部外观点。对光、噪声和微角度变化的容忍度也相当高。由于这些性质,它们非常有意义,并且相对容易访问。在大型父特征数据库中,对象易于识别,误解较少。采用SIFT对象描述的部分...
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...
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角度下提取出稳定的特征点,并且对于光照变化和视角变化也具有一定的...
暴力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符,并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。 对于BF匹配器,首先必须使cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象。 它需要两个可选参数: 第一个参数是normType,它指定要使用的距离测量。默认情况下为cv2.NORM_L2。对于SIFT, SURF等(也...
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# Find the keypoint descriptors with SIFTgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray=cv2.equalizeHist(gray) _, des = sift.detectAndCompute(gray,None)ifdesisNone:print("Unknown")#return "Unknown", 0iflen(des) <5:print("Unknown")#return "Unk...