如何在Python中实现三维图像的尺度不变特征变换( SIFT )？
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于图像特征提取和匹配的算法，可以在不同尺度和旋转下寻找图像中的关键点。在Python中，可以使用OpenCV库来实现SIFT算法。
以下是在Python中实现三维图像的尺度不变特征变换（SIFT）的步骤：
- 安装OpenCV库：在Python中使用SIFT算法需要安装OpenCV库。可以通过pip命令进行安装：
pip install opencv-python - 导入OpenCV库：在Python脚本中导入OpenCV库，以便使用其中的函数和类。
import cv2- 加载图像：使用OpenCV的
imread()函数加载图像文件。
image = cv2.imread('image.jpg')- 创建SIFT对象：使用OpenCV的
xfeatures2d模块中的SIFT_create()函数创建一个SIFT对象。
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()- 检测关键点和计算描述符：使用SIFT对象的
detectAndCompute()函数检测图像中的关键点，并计算每个关键点的描述符。
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)- 可选：绘制关键点：使用OpenCV的
drawKeypoints()函数将关键点绘制在图像上。
image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None)
cv2.imshow('Image with Keypoints', image_with_keypoints)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()以上步骤中，image.jpg是待处理的图像文件路径。在步骤6中，可以选择是否绘制关键点，以便可视化结果。
SIFT算法在计算机视觉领域有广泛的应用，例如目标检测、图像拼接、图像匹配等。在云计算领域，可以将SIFT算法应用于图像搜索、图像识别等场景。
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2回答
我正在寻找一种在OpenCV (或者更好的JavaCV)中进行通信分析的方法。基本上我有两张图片是从两个不同的角度拍摄的。现在我需要在两个图像中找到相应的点。结果应该如下所示：
OpenCV有什么方法可以做到这一点吗？
浏览 4提问于2013-01-16得票数 0
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1回答
SIFT是做什么的？
、、、、
SIFT是做什么的？它是否建立视图之间的特征对应关系？它是否接收图像的角点并删除不具描述性的角点？它会进行匹配吗？
浏览 1提问于2011-04-09得票数 3
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我想用opencv写一个代码来证明SIFT是否是旋转不变的特征。假设图像有一个关键点，即图像的中心。我想计算关键点描述符(幅度和方向)。我想问一下关键点是什么？它是图像中的一个位置吗？我搜索了简单的教程或代码来了解该做什么，但我没有找到简单的东西。
浏览 0提问于2014-03-29得票数 2
好吧，我很清楚特征检测和特征描述符。特征检测是在图像中发现一些有趣的点，我们可以用SIFT，HoG等描述符来描述它们。我的怀疑是非常具体的。假设我有一张图像(I)，我应用了Harris检测器，找到了图像中角点的x，y位置。现在，我想应用SIFT来查找SIFT特性，那么我应该怎么做呢？我是否应该只制作一个带有检测到的角点的新图像，然后对其应用SIFT？或者应该在图像I上应用SIFT (但我猜这没有任何作用)？
请帮助我弄清楚一些实际的理由。
浏览 0提问于2016-05-26得票数 1
1回答
当我研究SIFT方法来检测图像上的特征时，我遇到了这些术语。我搞糊涂了。这是否意味着如果一个特征被放大和旋转，这个方法仍然可以检测到该特征？
浏览 0提问于2017-03-16得票数 0
1回答
图像匹配求解captcha问题
、、、、
我正在用python构建一个机器人，我需要一些系统来解决这样的captchas：
📷
我想我需要一个深入学习的算法，但编码是一个痛苦的屁股。有什么简单的解决办法吗？
我可以编码的部分，屏幕截图的图像和点击正确的答案，图像4或5的例子。图像每一次都会被旋转和改变。
谢谢!
浏览 0提问于2018-03-27得票数 0
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我想用网络摄像头从我的数据库中找到图像。
具体地说，我想建立一个“价格亭”，人们可以带着一件商品走上前去，把它放在相机前面，让它在数据库中搜索价格。出于几个原因(易用性是最重要的)，我不想在产品中使用条形码。
这些项目相对容易扫描(出于实际目的，它们是2D:它们是漫画书)。我已经把所有封面都扫描过了。所以我想要的是一些方法，从网络摄像头中获取图像，并将其用作搜索来源。当然，图像会失真(角度、焦点、分辨率、光照、旋转等)。这对于Google Goggles (Google Images )来说不是问题，因为我已经扫描了很多条件下的漫画书封面，它能够找到它们。
现在，我做了一些研究。我似乎已经用O
浏览 4提问于2013-03-27得票数 0
1回答
我在玩SIFT和SURF算法。我想知道为什么SIFT和SURF会在下图所示的圆圈中心检测到关键点。有什么想法吗？第一张照片是角哈里斯检测，第二张SIFT和第三张SURF。
浏览 1提问于2016-12-21得票数 0
1回答
不同角度图像的最佳相似性度量
、、、、
我想比较不同的图像(其中的图像是相同的设置，但拍摄的角度是不同的)。我想得到一些相似的分数。我试过使用一些库，比如
from image_similarity_measures.quality_metrics import rmse, psnr, fsim
in_img1 = cv2.imread("./IMG_4835.jpg")
in_img2= cv2.imread("./IMG_4836.jpg")
out_rmse = rmse(in_img1, in_img2)
out_fsim = fsim(in_img1, in_img2)
print(out_
浏览 0提问于2021-04-10得票数 1
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我的数学有点生疏，但我有一个问题。我有一个2D图像投影在地板上，它有两个字符，像A1。我用的是一个手机摄像头，它可以检测并解码这两个字符。例如，考虑一辆车，它的相机通过这两个角色，一次向前，一次向后经过这两个角色A1。在这两种方法中，为了检测每个字符，我必须将其旋转180*，然后在每一帧中使用字符模板进行NCC，这是计算消耗。有没有更好的方法或者优化的方法来做到这一点并保存旋转，..etc。？
有没有办法从投影在地板上的图像中知道方向向量？
浏览 4提问于2013-03-26得票数 0
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我是计算机视觉的新手，我想实现图像搜索和匹配算法，其中匹配不一定是精确匹配，而是它的部分区域。
例如:我有一个汽车数据库，输入的图像包含一辆汽车(这是ROI)，匹配的可能不是确切的图像，而是这辆汽车的任何图像(见下文)：
输入图像(我的目标是前面的保时捷)：
我希望可能的匹配是这样的(这不是同一辆车，但我能找到的最接近的车来说明我的问题)：
我决定从Python语言中的OpenCV库开始。我的问题可以实现吗？如果是，那么请引导我到任何有用的信息开始。
浏览 4提问于2014-12-14得票数 0
1回答
想象一下，有人从相机里拍出一张爆裂的照片，他会有多张照片，但由于没有使用三脚架或支架，所以拍摄的图像会略有不同。
我如何使它们对齐，使它们整齐地覆盖并裁剪出边缘。
我已经搜索了很多，但是大多数的解决方案要么是进行三维重建，要么是使用matlab。
例如
由于我对openCV非常陌生，所以我更喜欢一个易于实现的解决方案
我在MSPaint中通过手动旋转和裁剪图像生成了许多数据集，但是任何包含相应数据集(稍微旋转和转换的图像)的链接也将是有帮助的。
编辑:我在这里找到了一个解，给出了旋转和平移向量的近似值。
我怎么能做得比这更好呢？
浏览 3提问于2014-03-09得票数 7
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我意识到这是一个高度专业化的问题..但这是开始了。我正在使用SIFT的一个实现来查找两个图像上的匹配。使用我目前的实现，当我匹配一个90度或180度版本的图像时，我得到的匹配一致地偏离了大约半个像素，但它在一个范围内变化。因此，例如，如果在im1中的像素坐标(x，y)处找到匹配，则其90度旋转图像im2中的对应匹配在(x，y+ 0.5)处。如果我使用180度的图像，那么偏移量在x和y坐标上都会出现，如果我使用的是270度(-90)旋转的图像，那么偏移量只会出现在x坐标中。
1)首先，我假设SIFT应该在旋转后的图像中给出相同的匹配位置。一个隐含的假设是，旋转不会改变图像的像素值，我确认这是真的
浏览 1提问于2011-06-11得票数 13
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我有大量不同大小的随机图像。
我希望确保-我的训练集不是多余的-我的测试集中的数据都是不同的(与测试集中和训练集中的其他数据不同)
所谓不冗余，我的意思基本上是检查一个图像是否不是另一个图像的裁剪版本(或者最大程度上是相同的图像)。
在网络上工作时，你一般是如何处理这样的情况的？为Tensorflow中的这个插件做好准备了吗？
谢谢你的帮助
K.
浏览 1提问于2017-03-08得票数 0
1回答
我被要求做sift关键点匹配，然后进行单应矩阵估计。为什么我在物体识别问题中需要单应矩阵？这就是我试图识别的图像类型
浏览 1提问于2017-04-17得票数 0
2回答
我想用模板图像在另一个image.But中搜索目标，目标有尺度和旋转的变化，也有目标与目标颜色相同的噪声混合。就像下面的图片
我想通过使用椭圆(而不是rectangle.Like，pic2 )来获得目标。
我怎么能做到呢?我试着用匹配模板函数，但结果不是good.Also，我试过用matchShapes()来做这个，但是这个函数需要输入两个轮廓到compare.As --目标是混合噪声的，目标图像的coutour不是我需要的东西。没有idea.Can，你帮我，给我一些建议?谢谢！
浏览 5提问于2015-07-23得票数 3
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我正在做一个图像匹配项目。首先，我们使用冲浪找出一对匹配的图片。至少会有一个对象出现在这两个图像上。，现在我需要找出，对于同一个对象，这两张图片的大小是多少？相对大小就足够了。
SIFT和SURF都是局部特征点描述符。我将得到一堆描述符和相关的特征点位置，但是如何使用这些信息来确定对象的大小？我正在考虑使用等高线:如果我能正确地将两幅图像中的轮廓关联起来，那么我就可以通过计算轮廓点的位置来轻松地找出物体的大小。但是如何联系轮廓呢？
我认为一定有某种方法可以应用SIFT或SURF来获取对象信息，因为人们可以使用SIFT进行目标跟踪。但经过很长一段时间我还是找不到有用的信息..。
任何帮助都将不胜
浏览 1提问于2012-11-26得票数 0
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我已经使用SIFT来查找关键点和描述符，现在我想减少描述符的数量，因为例如对于大小为256x256的图像，它会给我120000个描述符，这很耗时。请告诉我如何减少描述符的数量。谢谢
浏览 1提问于2012-11-01得票数 0
1回答
在matlab中，我有这样的函数
function psi = encodeImage(encoder, im)
这个函数
im，它是图像的名称列表
encoder，也就是bovw.mat，我把这个文件作为编码器
这个函数可以对视觉单词进行编码，并返回图像的空间直方图。
我使用这个直方图来训练支持向量机分类器。
我在python中执行这个任务，我不想实现视觉单词编码包，因为我的主要任务是实现支持向量机。在python中是否有一个内置的函数，它可以对视觉单词进行编码并返回空间直方图，这样我就可以在直方图上训练SVM分类器。
浏览 5提问于2015-09-29得票数 4
1回答
我的理解是: SIFT描述符使用从16x16邻域像素计算的方向梯度直方图。大图像中的16x16区域可以是很小的区域，例如猫爪上1/10的毛发，当你将目标图像调整为小尺寸时，围绕同一关键点的16x16邻域可能是图像的很大一部分，例如猫的爪子--用SIFT描述符将原始图像与调整大小的图像进行比较是没有意义的，有人能告诉我我的理解有什么问题吗？
浏览 7提问于2015-08-24得票数 5
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纹理的图像分割
、、
我试图在一张图像中分离出不同种类的颗粒。有时图像中还包含一些杂质物质，需要考虑作为额外的类型。以下是一些示例图片：
玉米和豆类
长米和小麦
我试着为不同的图片找到一种通用的方法，但效果不够好。我使用洪泛填充和一些梯度方法来获得区域，并尝试使用聚类方法来对包含的内容进行分类，但是特征选择是一个很难解决的问题，我尝试了gabor滤波器，但是它不能给我一个清晰的边界，分类方法也是如此。
任何关于分割、获取轮廓或分类的想法都将受到赞赏。谢谢!
我试着发布更多我当前结果的照片，但很抱歉，这里有2张照片的限制。
浏览 6提问于2016-05-17得票数 0
SURF是专利，SIFT也是。ORB和BRIEF没有专利，但它们的特性不是规模不变的，这严重限制了它们在复杂场景中的可用性。
有没有什么特征提取器可以像SURF一样快速地提取尺度不变的特征，并且没有像SURF和SIFT那样的严格专利？
浏览 4提问于2012-04-15得票数 33
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我有一张如下图所示的地图。我已经从给定的观察图像中提取了边缘。我希望旋转这条边，并以某种方式将其与地图相匹配。在计算机视觉或任何几何方法中，是否有任何既定的算法来匹配大图像中的小图像，并考虑图像变换，特别是旋转？
浏览 0提问于2019-07-29得票数 2
2回答
我想创建一个使用多个图像的全景图。因此，基本上，相机将在一个平面上线性平移，大约20-30张图像将被连续拍摄。我必须创建这些图像的全景图。我尝试过使用缝合功能，也尝试了传统的查找特征并匹配它们，然后进行扭曲的方法。但我不确定我做得是否正确。我该如何继续？
import imutils
import cv2
import glob
input_path = "/Users/akshayacharya/Desktop/Panorama/Raw
Data/riverside/*.jpg"
# input and sort the images
list_images = glo
浏览 12提问于2021-01-06得票数 0
1回答
我正在做一个项目，在那里我必须识别食品杂货壳中的物体。您可以看到下面的示例图像：
我需要找到图像中存在的产品。结果图像示例如下所示：
OpenCV工具如SURF、SIFT、ORB只检测图像中对象的一次出现。你能建议一些文件或工具来解决这个问题吗？
浏览 3提问于2017-01-13得票数 1
1回答
我在一个项目中工作，该项目在Android平台上捕获图像后识别对象。为此，我提取了样本图像的特征，如紧凑度、矩形度、伸长率、偏心率、圆度、球形度、分叶和hu矩。然后，使用随机树作为分类器。当我使用从Google收集的不是高分辨率的图片来创建我的分类器时，1280x720大小的捕获图像在裁剪图像时会给出19/20的正确结果。
然而，当我捕获大尺寸的图像时，比如大约500万像素，并对它们进行裁剪以进行识别，获得正确结果的数量会显著减少。
是否需要提取高分辨率图像的特征并对其进行训练，才能在捕获高分辨率图像时获得准确的结果？是否有一种方法可以调整与图像分辨率相关的提取特征？
浏览 5提问于2013-05-23得票数 2
1回答
我正在尝试使用OpenCV从图像中检测和提取ORB特性。
然而，我得到的图像不是标准化的(不同的大小、不同的分辨率等等)。
我在想，在提取ORB功能之前，是否需要对图像进行规范化，以便能够跨图像匹配它们？
我知道特征检测是尺度不变的，但我不确定它对图像分辨率意味着什么(例如，两个相同大小的图像，其中一个对象很近，而另一个对象则很近，即使它们对图像具有不同的尺度，但如果图像没有相同的大小，怎么办？)
我是否应该根据图像大小调整来自ORB的patchSize (例如，如果我的图像为800 on，patchSize为20 on，那么对于400 on的图像，是否应该采用patchSize为10 on？
浏览 1提问于2018-10-07得票数 6
2回答
我有一套不同网站的各种产品的图片。我想根据图像中显示的产品对图像进行聚类。为此，如何为图像生成合适的特征向量？我只需要知道如何生成给定图像的特征向量。我试过NetVLAD，但是它很慢。在我描述的场景中，我想要的是快速和高精度的聚类。请帮帮我。
浏览 0提问于2019-01-08得票数 3
1回答
我正在尝试通过python使用opencv在火车图像中找到多个对象，并将其与query image.For中检测到的关键点进行匹配我的情况下，我正在尝试检测下面提供的图像中的网球场。我看了在线教程，发现它只能检测到一个物体。我想插入一个循环，让它找到多个对象，但我没有做到。你知道怎么做吗？*我使用了SIFT，因为ORB不适合我的情况
以下是代码和一组示例图像。
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
MIN_MATCH_COUNT = 10
img1 = cv2.imread('Image
浏览 23提问于2018-02-01得票数 4
最近，我在OpenCV中发现了相位相关性，它与()一起进行旋转和尺度不变模板匹配。我想知道这个方法和这里描述的所有模板匹配方法之间的区别是什么，看起来对任何旋转或缩放都不那么健壮。
我想我的问题是：
相位相关+对数极坐标变换
模板匹配
全飞功能与类似的SIFT匹配。
浏览 3提问于2016-05-10得票数 6
我正在尝试使用SIFT (来自opencv)来获得描述图像的直方图。问题是，SIFT识别了图像中的许多兴趣点，并给出了128个元素的向量。虽然在我看来这就是SIFT应该做的事情，但我的实验室的PI告诉我，有一个实现为所有图像提供了一个128个元素的向量。您知道这样的实现吗？
如果没有，有没有其他方法可以获得一个好的图像描述符？(用于机器学习分类)
浏览 3提问于2018-12-01得票数 0
我见过许多仅针对二维图像的SIFT示例：。但是在维基百科上写着，SIFT也可以用于"3D建模“。请帮我在Python中找到三维图像的例子，或者给我提供你自己的例子。我需要找到氨基酸在给定蛋白质中的位置(creo EM扫描)，我想将SIFT的精度与其他启发式计算进行比较。
浏览 18提问于2016-08-22得票数 3
1回答
我想问两个关于密筛(Dsift)和vlfeat的问题：
有详细的资料吗？我见过很多人说过“密筛是SIFT在密集网格上的应用”。但这意味着什么呢？可以用更详细的方式来描述吗？我阅读了vlfeat和中的源代码dsift.c和dsift.h。但是有很多事情我无法理解。现有的文献大多集中在dsift的应用上。
我在我的C程序中使用vlfeat，它工作得很好。但是当我用vl_dsift_set_geometry自定义参数时，它就出错了。因为我不知道dsift是如何工作的，所以我不知道如何正确设置binSizeX/Y和numBinX/Y。我在报纸上读到了“76号补丁”。补丁是指4*4网格吗？我对b
浏览 2提问于2016-05-07得票数 0
5回答
我知道有很多关于Python和OpenCV的问题，但是我没有找到关于这个主题的帮助。
我想从python OpenCV的图像中提取SIFT关键点。
我最近安装了OpenCV 2.3，可以访问SURF和MSER，但不能访问SIFT。我在python模块(cv和cv2)中看不到任何与SIFT相关的东西(好吧，我在说谎:有两个常量：cv2.SIFT_COMMON_PARAMS_AVERAGE_ANGLE和cv2.SIFT_COMMON_PARAMS_FIRST_ANGLE)。
这让我困惑了一段时间。这是否与OpenCV的某些部分使用C语言，而其他部分使用C++的事实有关？有什么想法吗？
附言:我也尝
浏览 63提问于2011-07-17得票数 18
我是Golang的新手，在安装gocv时遇到了一些问题。我不知道这是否无能为力，但我在5.19.3版本上使用Manjaro Linux，当前的go- version是1.14.2，最后但并非最不重要的是gccgo在10.1.0版本(amd64)上。
我按照上的描述安装了gocv。
go get -u -d gocv.io/x/gocv
cd $GOPATH/pkg/mod/gocv.io/
make install
如果工作正常，则会显示以下消息：
gocv version: 0.24.0
opencv lib version: 4.4.0
# gocv.io/x/gocv
In file i
浏览 5提问于2020-08-04得票数 1
1回答
利用图像特征捕捉宏观和微观几何
、、、、
我正在为纹理识别提取图像特征。我想从2D image中提取图像特征。这些特性应该能够捕获图像的micro和macro geometry。我试图找出一些能给出上述结果的算法。我尝试过SIFT，但它只捕获了宏几何学、形状和边缘细节的细节。另一方面，我尝试了各种版本的LBP (如CS，LNBP等)，但它们只能捕捉像素差异，而不能捕捉事物的总体方案。我尝试过的另一种方法是使用不同距离和方位值的GLCM。但是，仍然存在一个问题，即所产生的直方图太大，用于比较的时间也太长。此外，效果也不太好。支持向量机分类率仅为48%。谁能指导我找到一个通用的算法，可以捕捉像素级的差异以及整体纹理模式。
浏览 2提问于2015-05-31得票数 0
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4回答
我正在试着为下面的问题想一个快速的算法。
给定目标图像G以及两个图像A和B，确定A或B中的哪一个与G更相似。请注意，图像A、B和G的尺寸都相同。
更相似，我的意思是它看起来更像图片G整体。
对算法有什么想法吗？我在Objective-C中这样做，并且能够扫描图像A、B和G中的每一个像素。
我实现了以下步骤:扫描每个像素，确定A到G和B到G的红色、绿色和蓝色值的绝对误差。误差越小的那个越相似。它工作得很好，但速度非常慢。
浏览 0提问于2012-01-22得票数 0
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3回答
在计算SIFT功能之前转换图像有什么好处吗？例如，我试图匹配香蕉的“目标”图像：
...to是一个“场景”图像，其中也包含一个香蕉，但在一些未知的方向和角度。
First approach：从目标图像中提取SIFT特征，将它们与场景图像中的SIFT特征匹配，并计算出一个单调性。
第二种方法：以各种方式转换目标图像以模拟透视图的变化：
...before从每个变换中提取SIFT特征。将提取的特征组合起来，然后将它们匹配到场景中，并计算出一个同调。
在特征匹配的保真度方面，方法2有什么好处吗？
浏览 10提问于2015-09-24得票数 1
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有没有一种尺度不变但旋转不变的特征提取方法？我想匹配已缩放但未旋转的相似图像...
编辑:让我换个说法。如何检查图片是否为原图的缩放版(或接近原图)？
浏览 0提问于2011-08-17得票数 0
1回答
图像处理中的关键点是什么？
、、、、
例如，在使用OpenCV时，经常使用SIFT或SURF等算法来检测关键点。我的问题是，这些关键点到底是什么？
我理解它们是图像中的某种“兴趣点”。我还知道它们是尺度不变的，并且是循环的。
此外，我发现他们有方向，但我不能理解这实际上是什么。它是半径和某物之间的角度吗？你能解释一下吗？我想我首先需要的是更简单的东西，然后就更容易理解论文了。
浏览 5提问于2015-03-19得票数 86
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1回答
最近，尼克·布尔达科斯( Nick )发布了一个系列录影带，展示了使用Tensorflow.js在视频流中检测瓶子的情况。具体来说，他使用的是SSD-移动网络。
问题可概括如下：
三个不同的酒瓶一起或单独出现在一个视频流中。让我们假设可口可乐，山露水和百事可乐在最初的视频中
每个瓶子必须分类并贴上其名称。
应在每个瓶子周围放置一个矩形包围盒。
我很想知道是否有任何已建立的技术可以在不需要机器学习的情况下实现类似的结果？
到目前为止，我已经尝试过：
基于颜色阈值的识别。这是令人惊讶的好工作，但不是很健壮。例如，山露水标签中的红色字母可能被错误地检测为“可口可乐”。此外，边框只能画在彩色区域，而不
浏览 0提问于2019-11-13得票数 2
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3回答
在Java中实现SIFT
、、、
因此，我正在开发一个简单的Java应用程序，它允许用户输入图像作为查询，并让应用程序将其与图像数据库(基本上就是不同图像的目录)进行比较。我基本上是在研究几种图像相似性度量技术，以找出哪些适合于比较汽车的图片。
我一直在做一些阅读，除了FFT/SSIM之外，我还读到SIFT算法可以产生非常好的结果。但是，作为一个只有一年基本Java经验的人，说实话，我不确定我是不是一个足够优秀的程序员来实现它。见鬼，由于算法的明显复杂性，我仍然无法理解算法的核心概念。
所以我想问问那些比我更有经验的人。出于这样的目的，首先实现SIFT实用吗？我可以单独使用JDK (如果可能的话，没有其他插件)吗？我该怎么做呢
浏览 1提问于2011-03-08得票数 4
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1回答
我正在开发使用gabor过滤器的双语言OCR脚本检测。我使用的是Accord.net框架，我使用了Accord的gabor filter，它将图像转换为gabor图像，但我需要使用gabor filter进行特征提取，这可以用于训练神经网络来识别单词的语言。请告诉我如何使用gabor滤波器提取图像的特征。如果有其他选择(如aforge或emgu cv )，请告诉我。仅语言C#。就像这样，感谢Anil
浏览 1提问于2014-02-10得票数 0
正如我在标题中提到的，默认的vlfeat返回的功能比D.Lowe的sift要少。我怎么能让vlfeat筛选器和D.Lowe的功能一样多。或者，我们只能提供关键点的位置信息来使用vlfeat sift提取sift功能吗？谢谢。
浏览 1提问于2015-07-31得票数 1
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1回答
我读过sift特征的论文，我理解为什么它是旋转不变的。但我不明白为什么它也不变于平面单应性变换，正如我的测试代码所示。在两幅图像之间的单应性变换中，变化不仅包括旋转和缩放。例如，一个矩形可以变换为其他四边形，每个角都小于或大于90度。你可以想象对象的形状改变了，但是为什么关键点的特征仍然匹配？
至于算法的细节，当关键点周围的像素变化而不是旋转相同的角度时，关键点的128维特征的值在减去关键点的梯度角度时会有所不同。
有人能解释一下原因吗？
浏览 1提问于2013-10-22得票数 1
1回答
我有以下代码(为了简单起见略作修改)。它检查给定的图像A(模板)是否是另一个图像B的一部分。为了处理不同的大小，只要找到匹配的图像或达到一些最小/最大图像大小，图像B就会被缩放。
这方面的天真实现是非常直接的，但我对此并不满意：
这两个while循环中的代码几乎是相同的。
在很多情况下，在两个不同的循环中处理缩小和扩展都是效率低下的(例如，当第二个while循环的第一个迭代找到匹配时，但是我们仍然需要遍历第一个循环的所有迭代)。
您能就如何改进我的代码提出一些建议吗？
double bestMatch = 0;
while (image.width() > MIN_IMAGE_WIDT
浏览 0提问于2018-04-03得票数 3
2回答
如何确保SIFT特性的一致性？
、、、、
我正在使用一种分类算法，它要求所有样本在训练和测试中的特征向量大小是相同的。
我还将使用SIFT特征提取器。这会引起问题，因为每一幅图像的特征向量都是一个不同大小的矩阵。我知道SIFT检测每个图像中的可变关键点，但是是否有一种方法可以确保SIFT功能的大小是一致的，这样我就不会得到dimension mismatch错误。
我尝试过rootSIFT作为一种解决方法：
[~, features] = vl_sift(single(images{i}));
double_features = double(features);
root_it = sqrt( dou
浏览 4提问于2015-02-20得票数 4
回答已采纳
1回答
基于SIFT的两幅图像特征点匹配
、、、、
我想知道为什么使用SIFT在两个图像之间没有很好的匹配。匹配的图像如下所示。
原始图像是
我的程序如下所示。
int imagematching(Mat &img1, Mat & img2, std::vector<Point2f> &first_keypoints, std::vector<Point2f> &second_keypoints){
int max_keypoints = 500;
Ptr<SIFT> detector = SIFT::create();
Ptr&
浏览 0提问于2016-06-15得票数 0
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