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.knnMa
cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SiftFeatureDetector> siftDetector = cv::xfeatures2d::SiftFeatureDetector::create(); std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1,keypoints2; // siftDetector->detect(src1,keypoints1); siftDetector->detect(src2,keypoints2); cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SiftDescriptorExtractor...
imageA, imageB = swap(imageA, imageB) if feature_matching == 'bf': matches = matchKeyPointsBF(featuresB, featuresA, method=feature_extractor) elif feature_matching == 'knn': matches = matchKeyPointsKNN(featuresB, featuresA, ratio=0.75, method=feature_extractor) if len(matches) < 10: ...
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...
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() keypoints_1, descriptors_1 = sift.detectAndCompute(img1,None) keypoints_2, descriptors_2 = sift.detectAndCompute(img2,None) #feature matching bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L1, crossCheck=True) matches = bf.match(descriptors_1,descriptors_2) matches =...
opencv-python提取sift特征并匹配的实例 我就废话不多说，直接上代码吧！# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from find_obj import filter_matches,explore_match from matplotlib import pyplot as plt def getSift():'''得到并查看sift特征 '''img_path1 = '../../data/home....
不仅仅在近景影像领域,SIFT在遥感影像也获得了极大的成功,本文旨在提供一个Demo,使用Python版本的Gdal读取遥感影像然后使用Opencv中的Sift等算法进行处理,还有给出一个计算匹精度RMSE的小工具。略微熟悉opencv的同学可以进行简单的改动,就完成opencv其他匹配算子,如ORB,SURF,AKZAE等的匹配实现。
pip install -U opencv-python 以及 importcv2sift=cv2.SIFT_create() 即可。完整的代码如下: importcv2ascvimportmatplotlib.pyplotaspltimg1=cv.imread('imgs/sift1.jpg')img2=cv.imread('imgs/sift2.jpg')defdetect_sift(img):sift=cv.SIFT_create()# SIFT特征提取对象gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_...
opencv python 使用特征匹配和单应性查找对象 Feature Matching + Homography to find Objects 联合使用特征提取和 calib3d 模块中的 findHomography 在复杂图像中查找已知对象. 之前在一张杂乱的图像中找到了一个对象(的某些部分)的位置.这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的找到(查询图像)对象.为了达到这个目的可以...
OpenCV作为标准API在计算机视觉市场中占据重要位置，其优化的C代码库使得性能得以提升。以SIFT特征为例，通过cv.xfeatures2d_SIFT().create()创建SIFT对象，然后进行关键点检测和描述符计算。利用FLANN匹配器进行两幅灰度图像的特征匹配，寻找最相似的区域，从而实现图片的无缝拼接。尽管现有的技术已经相当成熟...