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
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...
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. # Here I set Hessian Threshold to 400 surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create(400) # Find keypoints and descriptors directly kp, des = surf.detectAndCompu...
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) kp = surf.detect(img, None) img2 = cv2...
实现Python调用Opencv中surf 作为一名经验丰富的开发者,你需要教会一位刚入行的小白如何实现“python调用Opencv中surf”。下面是整个流程: journey title Python调用Opencv中surf流程 section 整体流程 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...
opencv-python特征检测 本章节介绍Harris角点检测,SIFT关键点检测,shi-Tomasi角点检测,SURF特征检测,ORB特征检测。 特征检测是提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。其结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点,连续的曲线或连续的区域。
OpenCV中的SURF OpenCV提供类似于SIFT的SURF功能。您可以使用一些可选条件（例如64 / 128-dim描述符，Upright / Normal SURF等）来启动SURF对象。所有详细信息在docs中都有详细说明。然后，就像在SIFT中所做的那样，我们可以使用SURF.detect()，SURF.compute()等来查找关键点和描述符。首先，我们将看到一个有关如何...
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...
使用Hessian算法和SURF提取检测特征 importcv2im=cv2.imread('empire.jpg')gray_im=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)SURF=cv2.xfeatures2d.SURF_create(8000)keypoints,descriptor=SURF.detectAndCompute(gray_im,None)cv2.drawKeypoints(im,keypoints,im,(255,255,0),4)cv2.imshow('SURF',im)cv2.waitKey...
在继续此秘籍之前,您需要安装 OpenCV 3.0(或更高版本)Python API 包。 操作步骤 您需要完成以下步骤: 导入模块: import cv2import numpy as np 生成一个随机矩阵: A = np.random.randn(10, 10) 计算SVD: w, u, v_t = cv2.SVDecomp(A) 计算秩约束矩阵近似值: ...