由于模板图像的尺寸小于待匹配图像的尺寸,同时又需要比较两张图像中的每一个像素的灰度值,因此常采用在待匹配图像中选择与模板相同尺寸的滑动窗口,通过比较滑动窗口与模板的相似程度,判断待匹配图像中是否含有与模板图像相同的内容,其原理如图4-11所示。 图4-11 模板匹配示意图 在图4-11中,右侧4×4的图像是模板图像,每个像素中的数字是该像素的
4. 目标检测与识别 在这一章节中,我们将深入研究目标检测和识别的技术,为您展示如何在图像中找到和识别特定的物体。 4.1 物体检测:Haar特征级联 Haar特征级联是一种常用的物体检测方法,被广泛应用于人脸检测等任务。我们将详细讨论Haar特征的原理,以及如何使用级联分类器进行物体检测。 4.2 目标识别:SIFT与SURF算法 S...
在这里,我们使用SIFT算法来检测图像的关键点和计算其描述符。此外,我们使用FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)来进行快速匹配。 4. 计算变换矩阵 # 提取匹配点的坐标pts1=np.float32([keypoints1[m.queryIdx].ptformingood_matches])pts2=np.float32([keypoints2[m.trainIdx].ptformingood_ma...
SIFT计算复杂度较高,对于大图像可能需要较长处理时间。 min_match_count和比率测试的阈值(代码中为0.7)可能需要根据具体应用场景调整。 结论 SIFT算法为复杂场景下的图像匹配提供了强大而灵活的解决方案。通过Python和OpenCV,我们可以轻松实现这一计算机视觉技术。 作者:天天进步2015...
应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现 如下图为进行测试的gakki101和gakki102,分别验证基于BFmatcher、FlannBasedMatcher等的SIFT算法,对比其优劣。为体现出匹配效果对于旋转特性的优势,将图gakki101做成具有旋转特性的效果。 基于BFmatcher的SIFT实现 BFmatcher(Brute-Force Matching)暴力匹配,应用BFMatcher.knnMatch( )函数来...
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...
opencv-python 4.4.0.40 SIFT_pratice.py 程序 importcv2importnumpyasnp""" 该程序使用dataset中的1.jpg和2.jpg,使用SIFT对这2张图片进行特征检测和特征提取,使用暴力匹配法对这2张图片进行特征匹配,最后计算匹配程度较高的特征点的单应性矩阵 """# 读取图片img1 = cv2.imread('./dataset/1.jpg') ...
如果您打算分发依赖于 OpenCV 的非免费内容的软件,则应自己调查专利和许可问题如何在特定国家和特定用例中应用。 OpenCV 的非免费内容包括获得专利的 SIFT 和 SURF 算法的实现,我们将在第 6 章,“检索图像并使用图像描述符进行搜索”的介绍。 您可能会发现这些pip包之一提供了您当前想要的所有 OpenCV 功能。 另一方...
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 import matplotlib.pyplot as plt image1 = mpimg.imread("01.jpg") image2 = mpimg.imread("02.jpg") ...
经过了之前教程的过渡,本次我们来讲解一个相当重要的变换——SIFT尺度不变特征变换,之所以称其为尺度不变,是因为其不受图片放缩以及旋转的影响。 在前两个教程中,我们看到了一些像Harris这样的拐角检测器。它们是旋转不变的,这意味着即使图像旋转了,我们也可以找到相同的角。很明显,因为转角在旋转的图像中也仍然是...