基于open cv,用Python实现。 代码如下: import cv2 as cv big = cv.imread("D:/big.png"); small = cv.imread("D:/small.png"); cv.imshow("big", big) cv.imshow("small", small) # 创建SIFT特征检测器 sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() # 特征点提取与描述子生成 kp1, des1 = sift....
我们将按以下步骤进行: 接下来,我们将详细阐述每一步所需的代码。 1. 安装依赖 首先,你需要确保你的环境中安装了 OpenCV 和 NumPy。你可以使用以下命令进行安装: AI检测代码解析 pipinstallopencv-python numpy 1. 2. 导入库 在你的 Python 文件中,导入必要的库: AI检测代码解析 importcv2# 导入 OpenCV 库imp...
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()kp = sift.detect(gray, None) # 找到关键点 img = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) # 绘制关键点 cv2.imshow('sp', img) cv2.waitKey(0)SIFT Code Harris代码: import cv2 import numpy as npfilename = ...
做图片处理用opencv-python做模板匹配的时候会用个sift模型,就会用到cv2.xfeatures2d_SIFT.create()这个函数,在我正要用它增加自己知识,巴拉巴啦...的时候,咦?! 这是个什么鬼哦,没有这个函数呢。 百度发现需要什么卸载原版本,换成opencv-contrib-python,我然后按照他说的将 pip install opencv_python==3.4.2.1...
代码采用python语言编写,设计到的第三方库包括matplotlib、OpenCV、numpy等。OpenCV可能会遇到无法调用Sift模块问题,请参照: 2.1 加载并显示图像 import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.pyplot as plt image1 = mpimg.imread("01.jpg") image2 = mpimg.imread("02.jpg") ...
python调用sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()时出现如下问题:error: OpenCV(4.1.1) /io/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/sift.cpp:1207: error: (-213:The function/feature is not implemented) This algorithm is patented and is excluded in this configuration; Set OPENCV_ENABLE_NONFREE CMak...
在Python中通过动手编码展示SIFT。 简介 观察下面选取的图片,并思考他们的共同元素: 对了,就是美丽的埃菲尔铁塔!眼尖的你们一定也发现了每张图片都有一个不同的背景,是从不同的角度捕捉到的,不同的位置还有不同的物体。 相信你只需要一两秒的时间就能找出这些不同。即使图片以奇怪的角度或是只拉近了一半镜头,也...
pip install opencv-contrib-python “` 3. 在代码中使用SIFT算法: “`python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread(“image.jpg”) # 创建SIFT对象 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 检测关键点和计算描述符 keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None) ...
sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() img1=cv2.imread(imgname1) gray1=cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度处理图像 kp1, des1=sift.detectAndCompute(img1,None)#des是描述子 img2=cv2.imread(imgname2) gray2=cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度处理图像 ...
imshow("box", box)cv.imshow("box_in_scene", box_in_scene)# 创建SIFT特征检测器sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()# 特征点提取与描述子生成kp1, des1 = sift.detectAndCompute(box, None)kp2, des2 = sift.detectAndCompute(box_in_scene, None)# 暴力匹配bf = cv.DescriptorMatcher_create(cv...