cv2.destroyAllWindows() 在上述代码中,我们首先使用SIFT算法提取了两张图像的特征点,并使用FLANN匹配器进行了特征点匹配。然后,我们使用RANSAC算法剔除了错误匹配的特征点,只保留了符合模型的特征点。最后,我们使用cv2.drawMatchesKnn()函数绘制了匹配结果,并通过cv2.imshow()函数显示了匹配结果图像。 需要注意的是,RA
调用Opencv的SIFT进行匹配,使用单应性的RANSAC进行误匹配筛除。(使用版本为python3.9.6和opencv4.5.3和与之对应的osgeo版本) fromosgeoimportgdalimportnumpyasnpimportcv2importcmathfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtimeimport*defreadTIFF(tifpath,bandnum):"""Use GDAL to read data and transform them intoarra...
为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点,SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式:取一幅图像中的一个SIFT关键点,并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点,在这两个关键点中,如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T,则接受这一对匹配点。因...
RANSAC(Random Sample Consensus),它是根据一组包含异常数据的样本数据集,计算出数据的数学模型参数,得到有效样本数据的算法。具体可见: 代码实现: #include <iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/xfeatures2d....
输出最多的内点集,该内点集即为经过RANSAC筛选后的匹配点对集。 2 代码实现 代码采用python语言编写,设计到的第三方库包括matplotlib、OpenCV、numpy等。OpenCV可能会遇到无法调用Sift模块问题,请参照: 2.1 加载并显示图像 import matplotlib.image as mpimg
sift 实现三维重建 python代码 opencv sfm三维重建 注意:本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译,因为很多函数是3.0以后才加入的。 目录: SfM介绍 小孔相机模型 坐标系 内参矩阵 外参矩阵 相机的标定 SfM介绍 SfM的全称为Structure from Motion,即通过相机的移动来确定目标的空间和几何关系,是三维重建的一种...
1)使用SIFT分别检测图片和模板的特征点 2)对两组特征点进行KNN匹配 3)使用RANSAC剔除误匹配的点对 4)通过最后留下的配对成功的点对的数量,通过一个阈值,判断图像中是否出现了模板人脸对应的同一个人 这里我们对前两部进行实现练习: 代码详见AI ToolBox中的 ...
局部不变描述符(SIFT,SURF等) 特征匹配 使用RANSAC进行单应性估计 透视变换 我们需要拼接的两张图像如下: 特征检测与提取 给定上述一对图像,我们希望将它们缝合以创建全景场景。重要的是要注意,两个图像都需要有一些公共区域。当然,我们上面给出的两张图像时比较理想的,有时候两个图像虽然具有公共区域,但是同样还可...
手机的全景拍照功能可以将数张照片无缝凭借成一张长照片,用的便是特征匹配和图像拼接的相关算法。本文介绍基于Python-opencv的实现 SIFT特征匹配 理论部分懒得码字,搬运博客原文: SIFT(Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法)是由David G. Lowe教授在1999年(《Object Recognition from Local Scale-...
RANSAC算法是一种迭代算法，用于估计模型参数并拟合数据，其核心思想是通过随机采样和假设验证来去除错误匹配。具体步骤如下：1.从总体数据中随机选择最小样本集合，根据所拟合的模型的最小样本数要求进行选择。例如，在点对应的特征匹配问题中，RANSAC至少需要选择4个点。2.根据选定的最小样本集合，估计出模型参数。