同SIFT算法一样,SURF算法的尺度空间由O组S层组成,不同的是,SIFT算法下一组图像的长宽均是上一组的一半,同一组不同层图像之间尺寸一样,但是所使用的尺度空间因子(高斯模糊系数σ)逐渐增大;而在SURF算法中,不同组间图像的尺寸都是一致的,不同的是不同组间使用的盒式滤波器的模板尺寸逐渐增大,同一组不同层图像使用相同尺寸的滤波器,但
opencv里面提供的SURF算法和SIFT差不多,这两个玩意都是受到版权保护的,如果你是用pip 一条命令安装的opencv,那么恭喜你用不了SURF和SIFT算法,印象中只有2.4.9版本的opencv库才可以使用。 不过,办法还是有的,再控制台当中输入pip install opencv-contrib-python 就可以用了。 如果还是无法安装,可以直接网站早opencv-c...
简而言之,SURF增加了许多功能来提高每一步的速度。分析显示它比SIFT快3倍,而性能与SIFT相当。SURF擅长处理模糊和旋转的图像,但不善于处理视角变化和光照变化(据opencv官方)。在opencv中它和SIFT的用法类似: 解释一些参数的含义,extended表示描述符的维数,0代表使用64维描述符而,1表示使用128维的描述符。upright表示是...
简而言之,SURF增加了许多功能来提高每一步的速度。分析显示它比SIFT快3倍,而性能与SIFT相当。SURF擅长处理模糊和旋转的图像,但不善于处理视角变化和光照变化(据opencv官方)。在opencv中它和SIFT的用法类似: 解释一些参数的含义,extended表示描述符的维数,0代表使用64维描述符而,1表示使用128维的描述符。upright表示是...
OpenCV根据标志支持两种方式。如果为0，则计算方向。如果为1，则不计算方向并且速度更快。对于功能描述，SURF在水平和垂直方向上使用小波响应（同样，使用积分图像使事情变得更容易）。在s是大小的关键点周围采用大小为20sX20s的邻域。它分为4x4子区域。对于每个子区域，获取水平和垂直小波响应，并像这样形成向量，$v ...
基于OpenCV全景拼接(Python)SIFT/SURF 一.实验内容: 利用sift算法,实现全景拼接算法,将给定的两幅图片拼接为一幅. 二.实验环境: 主机配置: CPU :intel core i5-7300 2.50GHZ RAM :8.0GB 运行环境:win10 64位操作系统 开发环境:python3.7 三.核心算法原理:...
SURF算法是SIFT算法的加速版,opencv的SURF算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理,其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导。 不论科研还是应用上都希望可以和人类的视觉一样通过程序自动找出两幅图像里面相同的景物,并且建立它们之间的对应,前几年(David Lowe 于1999年首次提出,与2004...
SURF算法原理: 构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 利用非极大值抑制初步确定特征点 精确定位极值点 选取特征点的主方向 构造surf特征点描述算子 OpenCV中的SURF import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('img.jpg') # Create SURF object. You can specify params here or later. ...
练习说明:使用SIFT或SURF算法,对两幅图像之间的特征点进行匹配。 任务:使用一对拥有部分重叠区域的图像,分别提取两幅图像中的关键点和描述符,之后使用FLANN或BF匹配器进行匹配,最后对匹配结果进行可视化显示。 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt # 导入OpenCV库和matplotlib库。 img1 = cv2.imread(r...
方法1: 在opencv ==4.4.0.46版本下,将 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 改为 sift = cv2.SIFT_create() 方法2: 将opencv 版本从opencv ==4.4.0.46降低到 opencv == 3.4.2.17即可 关于surf算法 错误: surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create() AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute...