vector<cv::KeyPoint> kp1, kp2; cv::Ptr<SiftFeatureDetector> siftdtc = SiftFeatureDetector::create(kp_number); siftdtc->detect(img1, kp1); Mat outimg1; cv::drawKeypoints(img1, kp1, outimg1); cv::imshow("image1 keypoints", outimg1); vector<cv::KeyPoint>::iterator itvc; for (it...
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 AI检测代码解析 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(分数取决...
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 matches=sorted(matches,key=l...
AI代码解释 for(o=0;o<octvs;o++)//octvs为高斯金字塔组数for(i=0;i<intvls+2;i++)//因为相减,故高斯金字塔中每组有(intvls + 2)层图像{dog_pyr[o][i]=cvCreateImage(cvGetSize(gauss_pyr[o][i]),IPL_DEPTH_32F,1);cvSub(gauss_pyr[o][i+1],gauss_pyr[o][i],dog_pyr[o][i],NULL)...
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...
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(分数取决于局部对比度) ...
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() kp, des = sift.detectAndCompute(gray,None) 这里的kp将是一个关键点列表,而des是一个形状为NumberofKeypoints×128NumberofKeypoints×128的数字数组。 这样我们得到了关键点,描述符等。现在我们想看看如何在不同图像中匹配关键点。我们将在接下来的章节中学习。
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 ...
gray= cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) #sift直接传入彩色图像也可以,不用这一步 sift = cv.SIFT_create(nfeatures=nfeatures, edgeThreshold=10) keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray,None) sift_img=cv.drawKeypoints(gray, keypoints, None, flags=cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_...