开始--> 下载Opencv库 --> 导入Opencv库 --> 加载图像 --> 灰度化图像 --> 创建SURF对象 --> 检测关键点和描述符 --> 显示结果 --> 结束 首先,我们来看整个流程的具体步骤: 接下来,让我们来一步步进行操作: 下载Opencv库 使用以下命令在终端中下载Opencv库: pipinstallopencv-python 1. 导入Ope
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...
python_opencv中主要使用的函数 基于python 3.7和对应的python-opencv cv2.xfeatures2d.SURF_create ([hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]) 该函数用于生成一个SURF对象,在使用时,为提高速度,可以适当提高hessianThreshold,以减少检测的关键点的数量,可以extended=False,只生...
具体来说,SURF算法通过将图像进行多尺度的高斯模糊处理,然后使用Hessian矩阵来检测图像的极值点。在检测到极值点后,SURF算法会根据这些极值点的尺度和方向构建局部特征描述子,用于后续的特征匹配。 3. 使用Python的OpenCV库进行SURF特征检测的步骤 下面我们将以一张旅行的图片为例,演示如何使用Python的OpenCV库进行SURF特...
python使用Opencv的Sift/Surf算法 使用python进行图像配准、拼接以及融合时,常用的算法有Sift算子、Surf算子、Harris算子等。由于sift算法的专利问题,部分opencv版本的Sift/Surf算法无法使用,即无法调用cv2.xfeatures2d.SURF_create()。 解决方法: 卸载当前opencv-python和opencv-contrib-python第三方包, pip install opencv...
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...
加载和显示图像是计算机视觉的第一步。我们将演示如何使用OpenCV加载图像,并在屏幕上显示它们,同时探讨不同图像格式的使用。 3.2 色彩空间转换 色彩空间的转换在图像处理中是常见的任务。我们将解释不同的色彩空间模型,如RGB、灰度和HSV,并演示如何在它们之间进行转换。
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. ...
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...