OpenCV已经实现了SIFT算法,但是在OpenCV3.0之后因为专利授权问题,该算法在扩展模块xfeature2d中,需要自己编译才可以使用,OpenCVPython中从3.4.2之后扩展模块也无法使用,需要自己单独编译pythonSDK才可以使用。首先需要创建一个SIFT检测器对象,通过调用 通过detect方法提取对象关键点 用drawKeypoints绘制关键点 通过compute提取...
SIFT唯一的缺点是非常慢,检测静态图像还可以,如果检测视频就不行,实时识别会慢到你无法忍受。 当然这个算法也非常的复杂和麻烦,本来只想简单写写opencv中的api,结果一深入研究,步骤多到咬牙切齿,不得不为这个算法单独开辟一章写。网上关于这个算法的资料是五花八门,云里雾里,而论文本身也是讲得非常模糊,所以网上充...
然后,把图像转换成灰度图像。至此,你可能已经发现OpenCV中的很多方法都需要灰度图像作为输入。下一步是创建SIFT检测对象,并计算灰度图像的特征和描述符: 在后台,这些简单的代码行执行了一个复杂的过程:创建一个cv2.SIFT对象,该对象使用DoG检测关键点,再计算每个关键点周围区域的特征向量。正如detectAndCompute方法的名字...
opencv实现: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include "opencv2/features2d.hpp" #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src = imread("E:\\LearningMaterials...
API即openCV应用 1.算法介绍 SIFT--尺度不变特征转换算法(Scale-invariant feature transform),通常用来侦测与描述影像中的局部性特征,在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置,尺度,旋转不变量。 SIFT的应用范围包括物体识别,机器人感知与导航,3D模型建立,影像追踪等。
1、SIFT-SURF算法 (1)实例化SIFT sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() (2)利用sift.detectAndCompute()检测关键点并计算 kp,des=sift.detectAndCompute(gray,None) ① 参数 gray:进行关键点检测的图像,注意是灰度图像 ② 返回值 kp:关键点信息,包括位置,尺度,方向信息 ...
首先明确一点,opencv2与opencv3中,SIFT的使用方法有所不同,前者会创建实例化对象,而后者则是使用opencv智能指针:cv::Ptr,创建指针类型变量。 接下来,记录opencv3中使用SIFT方法提取图像特征的一般过程。 执行尺度不变特征变换(SIFT)获取图像关键点的流程如下: ...
在OpenCV中,使用SIFT算法获取目标的旋转角度是一个涉及特征点检测、匹配和几何变换计算的过程。以下是一个详细的步骤指南,包括相关的代码片段,用于实现这一目标: 1. 导入OpenCV库,并读取图像 首先,我们需要导入OpenCV库,并读取待处理的图像。 python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img1 = cv2.imread...
63.63.使用OpenCV统计直方图 07:13 64.64.直方图均衡化 17:19 65.65.绘制直方图 11:32 66.66.使用掩膜的直方图 12:36 67.67.车辆统计项目(一) 38:18 68.68.判断是否是车辆 22:03 69.69.车辆计数逻辑 18:25 70.70.显示车辆计数信息 10:17 71.71.特征检测基本概念 19:03 72.72.harris角点检测数学...
2 opencv中的SIFT 2.1 SIFT使用示例 2.2 源码分析 【图像处理笔记】总目录 回到顶部 0 引言 特征提取就是从图像中提取显著并且具有可区分性和可匹配性的点结构。常见的点结构一般为图像内容中的角点、交叉点、闭合区域中心点等具有一定物理结构的点,而提取点结构的一般思想为构建能够区分其他图像结构的响应函数或者从...