importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 1、读取图像img=cv2.imread('./image/tv.jpg')gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 2、sift关键点检测# 2.1、实例化sift对象sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# 2.2、关键点检测:kp关键点信息包括方向,尺度,位置信息,des是关键点的描述kp,des...
在比较SIFT、SURF、ORB和FAST特征提取算法时,我们可以根据应用场景和需求选择适合的算法。 如果需要较高的鲁棒性和不变性,可以选择SIFT或SURF算法,特别适用于图像拼接、目标识别等应用。 如果需要速度较快且对旋转和尺度变化有一定鲁棒性,可以选择ORB算法,适用于实时应用。 如果速度是最关键的因素,并且只需要简单的关键...
SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是三种常用的图像处理算法，它们都可以用于图像的特征提取和匹配。以下是它们的说明和对比：SIFT算法：说明：SIFT算法是一种尺度不变的特征提取算法，它可以在不同尺度和旋转下提取出图像的关键点，并生成独特的描述符。优点：...
特征点检测数量:surf > orb > sift 检测特征点时间:orb < surf < sift sift:特征提取技术的里程碑,消除了特征点提取不稳定、特征不足的弱点,对旋转平移缩放也具有鲁棒性。 特征检测方法: 1、构建尺度空间 2、在高斯差分空间(Difference of Gaussian,DOG)计算极值点,二次曲线插值获得亚像素精度的特征点 3、去除...
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; ...
• SURF,SpeededUp RobustFeatures,2006, 受 SIFT 启发,比 SIFT 快,健壮 • ORB,ORB: an efficientalternative to SIFT or SURF,2011,基于 FAST ,比 SIFT 快两个数量级,可作为 SIFT 的替代 • BRISK ,BRISK:Binary Robust Invariant ScalableKeypoints ...
【opencv-图像】模板匹配,是指在给定的图片中查找和模板最相似的区域,该算法的输入参数包括模板和图片。说白了就是在图片查找。 整个任务的思路是,按照滑窗的思路不断的移动模板,计算与图像中对应区域的匹配度,最终将匹配度最高的区域作为最终的结果。
1.SIFT算法 SIFT算法是由Lowe在1999年提出的一种获取图像局部特征的算法。其主要兴趣点在于尺度不变特征的提取,通过尺度空间构建和关键点提取和描述来实现图像匹配。SIFT算法的特点是具有旋转不变性、尺度不变性和光照不变性。然而,SIFT算法计算复杂度较高,不适合实时应用。 2.SURF算法 SURF算法是由Bay等人在2024年提...
与SIFT算法不同,SURF算法使用了一种快速的尺度不变特征检测算法。它通过使用Hessian矩阵来检测尺度空间的极值点,并使用盒式滤波器来加速计算。SURF算法还使用了Haar小波特征描述符来表示关键点周围的图像区域。这种特征描述符可以很快地计算出来,并且具有较好的尺度和旋转不变性。 在特征提取能力方面,SIFT算法通常可以提取...
ORB,ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF,2011,基于FAST和BRIEF,比SIFT快两个数量级,可作为SIFT的替代(a fusion of FAST keypoint detector and BRIEF descriptor). 32B binary descriptor. BRISK,BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints, 2011. 64B binary descriptor. ...