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...
【CV学习3】SIFT算法详解 SIFT综述 SIFI (Scale Invariant Feature Transform),尺度不变特征变换算法可以从图像中提取独特且不变的特征,用于完成不同视角之间目标或场景的可靠的匹配。该算法的主要思想就是将图像之间的匹配转化成特征向量之间的匹配。 SIFT算法具有的特点 图像的局部特征,对旋转、尺度缩放、亮度变化保存...
//Python: retval = cv.SIFT_create([, nfeatures[, nOctaveLayers[, contrastThreshold[, edgeThreshold[, sigma]]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 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> keypoi...
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...
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) ...
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...
to create the next one */else//建立非第一组的非第1层{gauss_pyr[o][i]=cvCreateImage(cvGetSize(gauss_pyr[o][i-1]),IPL_DEPTH_32F,1);cvSmooth(gauss_pyr[o][i-1],gauss_pyr[o][i],CV_GAUSSIAN,0,0,sig[i],sig[i]);// sig[i]为模糊系数}//cvSmooth 为平滑处理函数,也即模糊处理...