OpenCV中的SIFT算法 1. 解释OpenCV中的SIFT算法是什么 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法是一种用于图像处理的计算机视觉算法,用于检测和描述图像中的局部特征。OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了SIFT算法的实现,使得开发者能够方便地在各种应用中使用...
SIFT算法可以说是传统CV领域中达到巅峰的一个算法,这个算法强大到即使对图片进行放缩、变形、模糊、明暗变化、光照变化、添加噪声,甚至是使用不同的相机拍摄不同角度的照片的情况下,SIFT都能检测到稳定的特征点,并建立对应关系。时至今日,即使深度学习已经成为主流研究方向,SIFT特征点检测依旧是最好的局部特征检测方法之...
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...
SIFT算法启示多尺度金字塔,特征金字塔技术,迁移不变性与旋转不变性特征,这两点现在卷积神经网络及其变种的网络中也是很常见的特征工程技术。
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。
Sift算法,Scale-Invariant Feature Transform。 原理:整个Sift算法,可包括四部分。 (1)建立高斯差分金字塔 给你一副图像,用高斯核来模糊图像(注意,只能用高斯核来模糊)。用高斯函数中不同的σ来处理图像,n个不同的σ值,生成了n副图像。一般σ值可用如下的取法 ...
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这个强大的计算机视觉库中,SIFT和SURF是两种广受欢迎的特征提取算法。本文将为您深入剖析这两种算法,并通过实例展示它们在实际应用中的效果。 一、SIFT算法 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)即尺度不变特征变换,是一种用于图像处理的局部特征描述子。它能够在不同的尺度空间上查找关键点,并计算出关键点...
与opencv2.3.1版本的sift算法的编程方法有所不同,貌似opencv2.4版本之后将sift、surf算法移到了nonfree区。 所以,需要包换的头文件: #include <nonfree/features2d.hpp> #include <nonfree/nonfree.hpp> 增加静态链接库: opencv_nonfree249d.lib和opencv_features2d249d.lib ...