在上面的示例中,使用cv2.SIFT_create().detect来得到关键点对象,这里使用的是cv2.SIFT_create().detectAndCompute这个函数接口,该函数会返回两个值,第一个值是各关键点的坐标,第二个值是关键点描述向量,如原理部分所述,SIFT算法采用128维来描述一个关键点,因此该值的size为(关键点个数,128)。
flags:cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT:默认值,匹配了的关键点和单独的关键点都会被绘制cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS: 绘制关键点,且每个关键点都绘制圆圈和方向cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG:cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS:只绘制匹配的关键点,单独的关键点不绘制 flag...
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方法的名字清楚表明的那样,该方法主要执行两项操作:特征检测和描述符计算。该操作的返回值是一个元组,包含一个关键点列表和另一个关键点的描述符列表。 最后,用...
cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 这是一个类,这个类在cv2.xfeatures2d模块下面,因为sift算法在opencv的扩展包中,并不在基础包中。 (1)先实例化一个sift类:sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() (2)进行检测,获取关键点kp:kp = sift.detect(img, ...) (3)获取关键点的描述子des:kp, des = sift.co...
import cv2 import numpy as np 1. 2. 导入OpenCV 库和 NumPy 库。 定义SIFT 特征检测函数: def detect_sift_features(image_path): # 创建 SIFT 对象 sift = cv2.SIFT_create() 1. 2. 3. cv2.SIFT_create()方法用于创建 SIFT 特征检测器对象。
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) nOctaveLayers:每一组高斯差分金字塔的层数,sift论文中用的3。高斯金字塔的组数通过图片分辨率计算得到 ...
1、OpenCV 也提供了绘制关键点的函数: cv2.drawKeyPoints(),它可以在关键点的部位绘制一个小圆圈。如果你设置参数为 cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_就会绘制代表关键点大小的圆圈甚至可以绘制除关键点的方向。 第一个参数image:原始图像,可以使三通道或单通道图像; 第二个参数keypoints:特征点向量,向量内每一...
importcv2ascv box = cv.imread("D:/images/box.png"); box_in_sence = cv.imread("D:/images/box_in_scene.png"); cv.imshow("box", box) cv.imshow("box_in_sence", box_in_sence) # 创建SIFT特征检测器 sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create ...
imshow("gray", combine) cv2.waitKey(0)先用xfeatures2d 模块实例化一个sift算子,然后使用 detectAndCompute 计算关键点和描述子,随后再用 drawKeypoints 绘出关键点, # 实例化 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 计算关键点和描述子 # 其中kp为关键点keypoints # des为描述子descriptors kp1,...
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None) 3. 测试SIFT算法实现 为了测试SIFT算法的实现,你可以使用一些标准图像数据集,并比较算法检测到的关键点和计算出的描述子是否与预期相符。此外,你还可以使用特征匹配算法(如FLANN或BFMatcher)来验证关键点和描述...