说明：SURF算法是一种加速稳健的特征提取算法，它可以在不同尺度和旋转下快速提取出图像的关键点，并生成独特的描述符。优点：计算速度比SIFT快，对尺度、旋转、光照等变化具有较好的鲁棒性，具有较高的特征匹配准确率。缺点：相对于SIFT算法，匹配准确率可能稍低。ORB算法：说明：ORB算法是一种基于特征描述符的图像处理
本次分享将会介绍到其中 SIFT、 FAST、 BRIEF、 ORB算法的基本原理。 SIFT 算法的基本原理(尺度不变特征转换) SIFT 特征点位置和尺度的提取 SIFT算法从其命名就可以看出 其主要的贡献便是使得图像的特征具有尺度不变性,即相同的局部特征在不同size的图片下其特征的描述向量基本相同。 那么他的尺度不变性到底如何而来...
在图像处理和计算机视觉领域,特征提取是识别图像中重要信息的关键步骤。常见的特征提取方法包括SIFT、SU{过滤}RF和ORB,它们各有优缺点,适用于不同的应用场景。 2. SIFT(尺度不变特征变换) 2.1 方法概述 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)由David Lowe于1999年提出。其核心思想是识别图像中的关键点,并生成尺度...
SIFT 具有旋转和尺度不变性,并使用 Difference of Gaussians 函数定位点。它有能力找到“最”的关键点,但也有最大的时间复杂度。 SURF 与SIFT 具有类似的逻辑,但速度更快(并且已获得专利,这可能会成为用例的障碍)。 ORB比SIFT和SURF快得多,因为它不使用DoG函数来计算关键点。相反,ORB 同时使用 FAST 关键点检测...
问比较图片时，OPenCV中的SIFT和ORB方法在一张图片已镜像时不起作用EN图像拼接是计算机视觉中最成功的...
一种sift和orb相结合的无人机影像快速匹配方法,进一步的,采用基于旋转平移模型的粗差剔除方法。 一种sift和orb相结合的无人机影像快速匹配方法,进一步的,第一步中自动测区恢复包括基于序列影像的全自动航带排列和影像预处理,所述影像预处理包括影像畸变纠正,wallis匀色,影像旋转。
另外上面代码中的Mode一共有3种模式,分别对应了ORB、SURF、SIFT拼接模式,ORB和SURF在最新版的opencv-python中直接可用,SURF需退回版本opencv-python=V3.4.2.16 ,请注意。 关于3种拼接模式,我个人认为平时使用ORB即可,不行再尝试比较慢的SIFT,因为ORB是改进了SIFT的快速拼接模式,效果应该还行。
SIFT ORB 单应性变换 程序运行环境 python 3.7.3 numpy 1.16.6 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 ...
基于SIFT / ORB的Homography estimation SIFT ORB import copy import time import cv2 import numpy as np def draw_kpts(image0, image1, mkpts0, mkpts1, margin=10): H0, W0 = image0.shape H1, W1 = image1.shape H, W = max(H0, H1), W0 + W1 + margin...
为了使用SIFT、SURF、ORB做测试，需单独下载opencv_contrib版本，以解决版权问题。提供链接供下载，操作步骤如下：一、环境配置 1. 打开终端，执行cmake命令，在build路径下创建并配置项目。注意加入-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON选项，以便在遇到SURF相关功能时报错时，正确编译。2. 完成cmake配置后，执行...