在本文中，我们将探讨如何将 SIFT 与流行的开源计算机视觉库 OpenCV 一起用于图像特征提取和匹配。 输入图像：让我们首先加载要在其上执行特征提取和匹配的输入图像。...我们可以使用 OpenCV 的内置函数来读取和显示图像。...下面是如何在 Python 中执行此操作的示例： import cv2 # Load input image input_image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2...Brute-Force：从输入图像中提取特征后，我们可以使用特征匹配算法在另一幅图像中找到匹配的关键点。...一种流行的方法是蛮力匹配器，它将输入图像中的关键点描述符与另一幅图像中的关键点描述符进行比较，以找到最佳匹配。OpenCV 提供了一个可用于暴力匹配的cv2.BFMatcher类。
想要实现这个想法，必须要解决两个问题： 1、 匹配问题：即在一张大图中找到一张小图 2、 操作问题：即封装各种操作，包括各种鼠标操作和键盘操作 匹配问题 一、 图片 Hash 首先查到的是根据图片的 hash...在一群牛中找到了一只羊的"最佳匹配" 三、 特征识别 人眼在识别物体时，会根据图像的局部特征来判断整体，比如图像的边缘轮廓、角、斑点等等。...区别在于： BFMatcher 暴力查找所有可能，找到最佳匹配。 FlannBasedMatcher 快速查找相对较好的匹配，但不一定是最佳。 为了获得更好的效果，我们使用 BFMatcher。...我使用的是模板匹配 SIFT 特征点匹配来实现的，并没有用到 RANSAC，原因在于模板匹配已经找到了最佳区域，大图中的最佳区域与小图进行特征对比即可，对比区域限制了，RANSAC 不会找到更多的"外点...所以我认为基于图像的自动化比较适用场景为： 1、 UI 比较稳定 2、 操作流程比较简单 3、或者弱业务流程的自动化，如随便点击测试 后记 虽然模板匹配 特征点识别相似的图片，但依靠某种算法的特征点还是太薄弱了
滤波器也有很多选择，每个都有不同的强度，因此对于特定类型的噪声来说是最佳选择。...既然我们已经找到了从嘈杂的图像中恢复原始图像的最佳过滤器，那么我们可以继续下一个应用程序了。...在分类算法中，首先会扫描图像中的“对象”，即，当您输入图像时，算法会在该图像中找到所有对象，然后将它们与您要查找的对象的特征进行比较。...如果是猫分类器，它将对图像中找到的所有对象与猫图像的特征进行比较，如果找到匹配项，它将告诉我们输入图像包含猫。 由于我们以cat分类器为例，因此公平地使用cat图像是公平的。...结论 在本文中，我们学习了如何在Windows，MacOS和Linux等不同平台上安装OpenCV（用于Python图像处理的最流行的库），以及如何验证安装是否成功。
以下是待办速览： 我们要做什么：使用OpenCV构建Python脚本，可以在“Where's Waldo？”谜题中找到Waldo。...你将学到什么：如何利用Python，OpenCV，并在其中使用模板匹配cv2.matchTemplate和cv2.minMaxLoc。使用这些功能，我们将能够在我们的拼图图像中找到Waldo。...本文旨在介绍基本的计算机视觉技术，如模板匹配。稍后我们可以深入讲解更先进的技术。Waldo只是一个我很想要和你分享的很酷且简单的模板匹配方法！...puzzle.shape, dtype = "uint8") puzzle = cv2.addWeighted(puzzle, 0.25, mask, 0.75, 0) 第26行根据我们的滑动窗口抓取包含最佳匹配的图像的左上角...使用Python和OpenCV进行模板匹配其实很简单。首先，您只需要两个图像 - 要匹配的对象的图像和包含该对象的图像。
从智能助手到自动驾驶，OpenCV 4.0+Python提供了强大的工具来实现各种应用。本文将带您深入探索如何在实际项目中应用这些技术，为您打开计算机视觉与机器学习的大门。 2....我们将为您提供安装Python和OpenCV的步骤，并解释如何在不同操作系统上实现。 2.2 配置开发环境 一个良好配置的开发环境能够提高效率并避免许多问题。...我们将解释不同的色彩空间模型，如RGB、灰度和HSV，并演示如何在它们之间进行转换。 3.3 图像滤波与平滑 图像滤波可以去除噪声、平滑图像并提取特征。...目标检测与识别 在这一章节中，我们将深入研究目标检测和识别的技术，为您展示如何在图像中找到和识别特定的物体。...4.2 目标识别：SIFT与SURF算法 SIFT和SURF算法是图像中特征提取和匹配的重要工具。我们将介绍它们的原理和使用方法，以及如何在图像中识别并匹配关键点。
在计算机视觉中，这些特殊点称为关键点，但是围绕此概念出现了一些问题：如何在图像中找到真正的特殊位置？ 您如何计算健壮且唯一的描述符？ 您如何快速准确地比较这些描述符？...查找最佳描述符匹配的最简单，最明显的方法是只比较所有可能的对，然后选择最佳的。 不用说，这种方法非常慢。...它检查最佳匹配项是否明显好于次优匹配项。 通过比较匹配分数来执行检查。 使用cv2.BFMatcher类的knnMatch方法，找到每个关键点的两个最佳匹配。 第二种启发式方法是交叉检查测试。...OpenCV 提供了与鱼眼镜头模型一起使用的功能。 让我们回顾一下如何在 OpenCV 中校准此类摄像机。...最佳摄影机矩阵参数可让您获得没有这些伪影的图像，但是我们需要一种计算此最佳摄影机矩阵的方法，OpenCV 会为其提供服务。
你会发现，有些时候使用关键点检测器，局部不变描述符（如SIFT，SURF，FREAK等），以及与RANSAC或LMEDs的关键点匹配只是矫枉过正 - 而且最好采用更简单的方法。...然后，我们加载图像关盘，将其转换为灰度，并初始化变量簿记 发现 跟踪图像的区域和规模与最佳匹配。 从那里，我们开始使用 np在第33行上循环显示图像的多个比例。linspace 函数。...然后，我们使用cv2应用模板匹配 。matchTemplate 的47号线。该 CV2 。matchTemplate 函数有三个参数：输入图像，我们希望在输入图像中找到的模板以及模板匹配方法。...图5：多尺度模板匹配再一次能够在输入图像（右）中找到徽标（左）。 再次，我们的方法能够找到输入图像中的标志！ 下面的图6也是如此： ? 图6：更多的与OpenCV和Python的多尺度模板匹配。...不过，我们的方法能够在图像中找到标识。 可视化匹配 在上面的部分，我们看了比赛的输出。但是让我们花一点时间来深入了解一下这个算法是如何工作的。
逆谐波均值滤波器输出: 现在我们已经找到了最佳滤波器，它可以有效地把有噪声的图像恢复到原始图像。我们可以继续下一个应用了。...现在我们延用这个例子，看看图像处理如何在其中扮演一个完整的角色。 在分类算法中，首先扫描图像寻找“对象”。...对于猫分类器，它会将在图像中找到的所有对象与猫图像的特征进行比较，如果找到匹配项，它会告诉我们输入图像中包含了一只猫。...结论 在本文中，我们学习了如何在不同的平台(如Windows、MacOS和Linux)上安装OpenCV，以及如何验证安装成功。OpenCV是Python中最流行的图像处理库。...此外，我们还了解了图像处理如何在高端应用（如：对象检测或分类）中发挥不可或缺的作用。请注意，这篇文章只是冰山一角，数字图像处理还有更多的内容，不可能在一篇短文中全部涵盖。
opencv4.5.1中最令人兴奋的特性之一是BEBLID（Boosted effective Binary Local Image Descriptor），它是一种新的描述符，能够在减少执行时间的同时提高图像匹配精度...在这个例子中，我们将通过一个视角的改变来匹配这两个图像: ?...fs.getFirstTopLevelNode().mat() print(f"Homography from img1 to img2:\n{homography}") 下一步是检测图像中容易在其他图像中找到的部分...ORB通过比较不同尺度下的角点来检测强角点，并利用FAST或Harris响应来选择最佳的角点，同时它还使用局部分块的一阶矩来确定每个角点的方向。...现在使用该方式来表示这些关键点，我们可以在另一幅图中找到它们，这一步称为描述，因为每个角点附近的局部分块中的纹理由来自图像上不同操作的数字向量表示（即描述）。
目标 在本章中，您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能：cv.matchTemplate()，cv.minMaxLoc() 理论 模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法...为此，OpenCV带有一个函数**cv.matchTemplate**()。 它只是将模板图像滑动到输入图像上（就像在2D卷积中一样），然后在模板图像下比较模板和输入图像的拼图。...OpenCV中实现了几种比较方法。（您可以检查文档以了解更多详细信息）。它返回一个灰度图像，其中每个像素表示该像素的邻域与模板匹配的程度。...注意 如果使用**cv.TM_SQDIFF**作为比较方法，则最小值提供最佳匹配。 OpenCV中的模板匹配 作为示例，我们将在梅西的照片中搜索他的脸。所以我创建了一个模板，如下所示： ?...因此，在此示例中，我们将使用著名游戏**Mario**的屏幕截图，并在其中找到硬币。
图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作（如裁剪、翻转、旋转等），图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别等。...Python 之成为图像处理任务的最佳选择，是因为这一科学编程语言日益普及，并且其自身免费提供许多最先进的图像处理工具。 让我们看一下用于图像处理任务的一些常用 Python 库。...用法举例：图像过滤、模版匹配 可使用“skimage”来导入该库。大多数功能都能在子模块中找到。...OpenCV-Python 是 OpenCV 的 python API。...通过它可以访问如 OpenCV 等高性能的计算机视觉库，而无需首先了解位深度、文件格式或色彩空间等。学习难度远远小于 OpenCV，并且正如他们的标语所说，“ 它使计算机视觉变得简单 ”。
图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作（如裁剪、翻转、旋转等），图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别等。 ...Python之成为图像处理任务的最佳选择，是因为这一科学编程语言日益普及，并且其自身免费提供许多最先进的图像处理工具。 让我们看一下用于图像处理任务的一些常用Python库。...大多数功能都能在子模块中找到。...OpenCV-Python是OpenCV的python API。 ...通过它可以访问如OpenCV等高性能的计算机视觉库，而无需首先了解位深度、文件格式或色彩空间等。学习难度远远小于OpenCV，并且正如他们的标语所说，“ 它使计算机视觉变得简单 ”。
本文将主要介绍关键点检测、描述以及匹配的背后原理，不同的组合方式之间的优劣，并提出几组根据实践结果得出的最佳组合。 ?...目前，最流行的二进制描述符是 BRIEF、 BRISK、 ORB、 FREAK 和 KAZE (所有这些都可以在 OpenCV 库中找到)。 ? 二进制描述符 ?...OPENCV Detector/Descriptor implementation 目前存在各种各样的特征点检测器/描述符，如 HARRIS, SHI-TOMASI, FAST, BRISK, ORB,...抵消这种情况的一种策略称为交叉检查匹配，它通过在两个方向上应用匹配过程并仅保留那些在一个方向上的最佳匹配与在另一个方向上的最佳匹配相同的匹配来工作。...交叉检查方法的步骤为： 1、对于源图像中的每个描述符，请在参考图像中找到一个或多个最佳匹配。 2、切换源图像和参考图像的顺序。 3、重复步骤1中源图像和参考图像之间的匹配过程。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...本小节将为读者介绍如何在Windows和Ubuntu系统中安装opencv_contrib扩展模块。...首先需要在GitHub上获取与自己OpenCV版本相匹配的opencv_contrib安装包，为节省读者寻找安装包的时间，本书资源的3rdparty中提供了opencv_contrib 4.0和4.1两个版本的安装包...经过漫长时间的等待，在资源管理器中找到CMakeTargets中的INSTALL文件，右键选择“仅用于项目”中的“仅生成INSTALL”，会在newbuild文件夹中生成一个名为install的文件夹，...从零学习OpenCV 4往期推荐 【从零学习OpenCV 4】Windows系统中安装OpenCV 4 【从零学习OpenCV 4】4Ubuntu系统中安装OpenCV 4
在此文章中，我将解释如何在Python中设置对IP摄像机流的访问。 首先，必须找出网址流是什么。通过在构造函数中提供摄像机的网址流，可以在OpenCV中访问IP摄像机cv2.VideoCapture。...网址进一步的细节，如Protocol，Credentials和Channel应该可以在相机说明书或软件/手机应用程序中找到。我们通过在网络上搜索相机的型号来找到相机的网址流。...IP摄像机网址流的示例如下所示：rtsp：//192.168.1.64/1 因此，可以通过以下代码实现使用OpenCV从相机获取快照： capture = cv2.VideoCapture('rtsp:...必须在网址流中提供凭据，如下所示： capture = cv2.VideoCapture('rtsp://[username]: [password]@192.168.1.64/1') 这是整个脚本，可以实现通过OpenCV
此示例将展示如何从设备相机访问原始视频数据流，如何使用 OpenCV 库执行图像处理，如何在图像中找到标记以及渲染 AR 叠加层。...从本章中，您还学习了如何执行初始图像处理（以灰色阴影和二值化进行平移），如何在图像中找到闭合的轮廓并使用多边形对其进行近似，如何在图像中找到标记并对其进行解码，如何计算标记在空间中的位置，以及增强现实中...我们如何在现实世界中找到图案图像？ 像素到像素的匹配时间太长，我们也必须处理旋转和缩放。 这绝对不是一个选择。 使用特征点可以解决此问题。...为了获得约束，请记住，对于图像 A 中的每个点，我们必须在图像 B 中找到一个对应点。如何实现这种匹配？ 只需使用 OpenCV 广泛的特征匹配框架，该框架在过去几年中已经非常成熟。...匹配是使用其描述符从另一组中找到对应特征的过程。 OpenCV 提供了非常简单而强大的方法来支持特征提取和匹配。 有关特征匹配的更多信息，请参见第 3 章，“无标记增强现实”。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...该方法名为平方差匹配法，计算的公式如式(6.9)所示，这种方法利用平方差来进行匹配，当模板与滑动窗口完全匹配时计算数值为0，两者匹配度越低计算数值越大。...程序中采用TM_CCOEFF_NORMED方法计算相关性系数，通过minMaxLoc()函数寻找相关性系数中的最大值，确定最佳匹配值的像素点坐标，之后在原图中绘制出与模板最佳匹配区域的范围，程序的运行结果在图...代码清单4-13 myMatchTemplate.cpp图像的模板匹配 1. #include opencv2\opencv.hpp> 2....//绘制最佳匹配区域 23.
关于这些的细节可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。请看其他资源部分。 对于一个正弦信号，x(t)=Asin(2πft)，我们可以说f是信号的频率，如果取其频域，我们可以在f处看到一个尖峰。...总之我们已经看到了如何在Numpy中找到DFT、IDFT等。现在让我们看看如何在OpenCV中实现。...因此，如果你担心你的代码的性能，你可以在寻找DFT之前将数组的大小修改为任何最佳大小（通过填充零）。对于OpenCV，你必须手动填充零。...那么我们如何找到这个最佳尺寸呢？OpenCV为此提供了一个函数，cv.getOptimalDFTSize()。它同时适用于cv.dft()和np.fft.fft2()。...现在，我们将用OpenCV函数进行同样的尝试。
图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作（如裁剪、翻转、旋转等），图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别等。...Python之成为图像处理任务的最佳选择，是因为这一科学编程语言日益普及，并且其自身免费提供许多最先进的图像处理工具。 让我们看一下用于图像处理任务的一些常用Python库。...大多数功能都能在子模块中找到。...OpenCV-Python是OpenCV的python API。...通过它可以访问如OpenCV等高性能的计算机视觉库，而无需首先了解位深度、文件格式或色彩空间等。学习难度远远小于OpenCV，并且正如他们的标语所说，“ 它使计算机视觉变得简单 ”。
在图像中找到了特征之后，应该能够在其他图像中找到相同的图像。这是如何做到的呢？...同样，计算机还应该描述特征周围的区域，以便可以在其他图像中找到它。所谓的描述称为特征描述。获得特征及其描述后，可以在所有图像中找到相同的特征并将它们对齐，缝合在一起或进行所需的操作。...因此，可以在OpenCV中寻找不同的算法来查找特征，对其进行描述，进行匹配等操作。...OpenCV中的哈里斯角检测 在OpenCV中有实现哈里斯角点检测，cv2.cornerHarris()。...然后函数首先获取最佳拐角，然后丢弃最小距离范围内的所有附近拐角，然后返回N个最佳拐角。
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