OpenCV-Python系列之SURF算法 OpenCV-Python系列之SURF算法 我们在上个教程讨论了SIFT算法⽤于检测特征点，SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，对视⾓变换、仿射变化、噪声也保持⼀定程度的稳定性，是⼀种⾮常优秀的局部特征描述算法。但是其实时性相对不⾼。SURF(Speeded Up Robust Features)...
OpenCV-Python系列之SURF算法 我们在上个教程讨论了SIFT算法用于检测特征点,SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性,对视角变换、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性,是一种非常优秀的局部特征描述算法。但是其实时性相对不高。SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式,用一种更为...
两张或者多张都可以拼接,需要借助第三方库(SURF、STITCH是opencv自带) SURF算法执行步骤 (1)准备好左右两张图片 (2) 创建SURF对象,需要添加cx::xfeatures2d命名空间 (3)设置SURF海森矩阵阈值,官方建议600-800 (4)实例化暴力匹配器 (5)寻找特征点 (6)进行特征点对比,保存下来 (7) 将特征点从小到大进行排序 ...
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...
OpenCV中的SURF算法 跟SIFT一样,由于专利的原因,SURF目前也需要用低版本的OpenCV进行操作。 代码与SIFT的类似: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('test32.jpg', 0) surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create(30000) ...
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...
最近在做两张图片配准的相关工作,准备采用opencv中的sift方法和surf方法来进行特征提取,但是在阅读之前的opencv文档的时候发现由于专利保护的原因,opencv中的sift和surf相关函数在调用过程中会发生报错,而且网上的相关方法也都不能很好的解决作者遇到的问题,所以特地写下一些这几天的一些调试经历。
综上,SURF算法在各个步骤上都简化了一些繁琐的工作,仅仅计算了特征点的一个主方向,生成的特征描述子也与前者相比降低了维数。 二、Python代码实践# 1.测试环境# (1)pycharm下python3.7.6 (2)opencv-python 3.4.2.16 (3)opencv-contrib-python 3.4.2.16 ...
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; ...
OpenCV提供了SURF函数,你用一些可选条件,比如64/128-维的描述来初始化一个SURF对象,然后做SIFT,我们可以使用SURF.detect(), SURF.compute()来找关键点和描述。 首先我们会看到一个简单的demo >>> img = cv2.imread('fly.png',0) # Create SURF object. You can specify params here or later. ...