SIFT(Scale Invariant Feature Transform)全称尺度不变特征变换,SIFT算子是把图像中检测到的特征点用一个128维的特征向量进行描述,因此一幅图像经过SIFT算法后表示为一个128维的特征向量集,该特征向量集具有对图像缩放,平移,旋转不变的特征,对于光照、仿射和投影变换也有一定的不变性,是一种非常优秀的局部特征描述算法
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcv2ascvimportnumpyasnp from matplotlibimportpyplotaspltimporttime # 特征点提取函数 defextract_features(img1,img2):sift=cv.xfeatures2d.SIFT_create(nOctaveLayers=4)key1,describe1=sift.detectAndCompute(img1,None)key2,describe2=sift.detectAndCompute(img2,None)...
代码如下:SIFT:尺度不变特征转换 一、算法简介 在不同的尺度空间上查找特征点,并计算出特征点的方向,即在空间尺度中寻找极值点,并提取位置、尺度、旋转不变量。 SIFT所查找到的关键点(特征点)是一些十分突出,不会因光照,仿射变换和噪音等因素而变化的点,如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。且与影像的...
# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab import * from PCV.localdescriptors import sift # 添加中文字体支持 from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14) imname = 'data/15.jpg' im = array(Image....
小尺度来检测纹理,大尺度来检测形状,这就是SIFT算法为什么要选用DOG的原因,SIFT是一种物体匹配算法。如果你想做纹理匹配,其实也可以换用HARRIS角点检测,但是DOG检测出来的特征点比HARRIS稳定很多。这也就决定了到时候匹配特征点的数量问题了。 一、检测特征点 检测特征点我们可以分为三个步骤: 1.建立高斯金字塔 2....
sift算法代码 SIFT算法是一种用于图像特征提取和匹配的算法,下面是一个简单的SIFT算法的代码示例: ```python import cv2 import numpy as np def sift(image): #创建SIFT特征提取器 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() #检测关键点和描述符 keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None) ...
SIFT算法详解(附有完整代码).pdf,SIFT算法详解 (附有完整代码) ⼀⼀、、SIFT算算法法简简介介 SIFT,即尺度不变特征变换 (Sc le-inv ri nt fe ture tr nsform,SIFT),是⽤于领域的⼀种描述。这种描述具有尺度不变性, 可在图像中检测出关键点,是⼀种局部
一SIFT算法的简介1.1 传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是:将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或者边缘,对环境中的适应能力较…
sift算法 c++代码SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法是一种用于图像处理的算法,可以用于检测和描述图像中的局部特征。以下是一个简单的SIFT算法C++代码示例: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> int main() { cv::Mat image = cv::imread("test.jpg", cv::IMREAD_...