1.1 sift特征点检测 cv2.SIFT_create() 创建sift对象,官方文档:https://docs.opencv.org/4.5.3/d7/d60/classcv_1_1SIFT.html sift = cv2.SIFT_create(nfeatures=0, nOctaveLayers=3, contrastThreshold=0.04, edgeThreshold=10, sigma=1.6) 参数: nfeatures: 需要保留的特征点的个数,特征按分数排序(分数...
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...
由于已经找到关键点，因此可以调用sift.compute()，该函数根据我们找到的关键点来计算描述符。例如：kp，des = sift.compute(gray，kp)如果找不到关键点，则可以使用sift.detectAndCompute()函数在单步骤中直接找到关键点和描述符。我们将看到第二种方法：sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() kp, des = sift....
using namespace cv::xfeatures2d; using namespace std; 1. 2. 3. 4. 【1】实例化一个SIFT特征检测类对象的结构指针 Ptr<SIFT> sift = SIFT::create( int nfeatures =100, int nOctaveLayers = 3,double contrastThreshold = 0.04, double edgeThreshold = 10,double sigma = 1.6); 参数解释: 需要...
usingnamespacecv; usingnamespacestd; intmain() { Mat src1 = imread("./1.jpg", 0); Mat src2 = imread("./2.jpg", 0); Mat img1 = imread("./2.jpg"); Mat img2 = imread("./2.jpg"); SIFT S; Ptr<SIFT> pSIFT = SIFT::create(55); ...
在OpenCV 4.4.0 以下版本,static Ptr<SIFT> cv::xfeatures2d::SIFT::create 参数解释 C++示例 void mySIFT(Mat& image){ vector<KeyPoint> keypoints; Mat descriptors; // 创建 SIFT 特征检测器对象 cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SIFT> ptrSIFT = cv::xfeatures2d::SIFT::create(); ...
cv.imshow("box_in_sence", box_in_sence) # 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_sence,None) # 暴力匹配 ...
cv.imshow("box_in_sence", box_in_sence) # 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_sence,None) # 暴力匹配 ...
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_sence,None)# 暴力匹配 bf=cv.DescriptorMatcher_create(cv.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE)matches=bf.match(des1,des2)# 绘制最佳匹配 ...
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() kp = sift.detect(gray,None) img=cv.drawKeypoints(gray,kp,img) cv.imwrite('sift_keypoints.jpg',img) sift.detect()函数在图像中找到关键点。如果只想搜索图像的一部分,则可以通过掩码。每个关键点是一个特殊的结构,具有许多属性,例如其(x,y)坐标,有意义的邻域...