sift = cv2.SIFT() #在图像中找到关键点 也可以一步计算#kp, des = sift.detectAndCompute kp = sift.detect(gray,None) print type(kp),type(kp[0]) #Keypoint数据类 print kp[0].pt #计算每个点的sift des = sift.compute(gray,kp) print type(kp),type(des) #des[0]为关键点的list,des[1...
尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量。 局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体,SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪...
SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的。是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出、不会因光照、仿射变换和噪音等因素而变化的点,如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。SIFT特征对旋转、...
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...
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...
opencv sift SIFT,HOG和SURF c ++,opencv OpenCV实现中的SIFT方向 使用OPENCV、python进行人脸特征提取 OpenCV3.0 -模块没有SIFT属性 Python中带有SIFT检测器的OpenCV段故障 python特征提取 您能将opencv SIFT与tensorflow模型集成吗? 为python3安装opencv Python中的SIFT对象匹配 ...
下面是一种常见的方法,使用OpenCV库来提取图像内容的特征: 导入OpenCV库和numpy库: import cv2 import numpy as np 复制代码 读取图像文件并将其转换为灰度图像: image = cv2.imread('image.jpg') gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 复制代码 使用SIFT算法提取图像的关键点和描述符: ...
有许多用于特征检测和提取的算法,我们将会对其中大部分进行介绍。OpenCV最常使用的特征检测和提取算法有: Harris:该算法用于检测角点; SIFT:该算法用于检测斑点; SURF:该算法用于检测角点; FAST:该算法用于检测角点; BRIEF:该算法用于检测斑点; ORB:该算法代表带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法; ...
基于SURF特征提取和金字塔LK光流法的单目视觉三维重建 1. 单目视觉三维重建问题 在前面的文章中,笔者用SIFT提取特征后用radio测试剔除了匹配中异常的特征点,然后根据匹配合格的特征点计算基础矩阵和本征矩阵,对本征矩阵SVD分解来估计和构造透视矩阵,根据透视矩阵和齐次坐标变换后的特征点三角化获得特征点在三维空间中的坐...
cv2.destroyAllWindows() sift特征匹配效果: SURF特征匹配效果: 说明: 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。