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OpenCV图像匹配算法之sift

//utils.h #ifndef _UTILS_H #define _UTILS_H #include opencv2/opencv.hpp> #include opencv2/...features2d/features2d.hpp> #include opencv2/core/core.hpp> #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp...> #include opencv2\nonfree\nonfree.hpp> using namespace cv; // ORB settings const int ORB_MAX_KPTS...::create( "SIFT" ); vector kpts1_sift, kpts2_sift; Mat desc1_sift, desc2_sift...(img1_rgb_sift,img2_rgb_sift,img_com_sift,inliers_sift,2); imshow("sift",img_com_sift);

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使用openCV提取sift；surf；hog特征

cv2.SIFT() cv2.SURF() cv2.HOGDescriptor() 使用cv2.SIFT的一个样例：(cv2.SURF使用与之类似) #coding=utf-8 import cv2...= cv2.imread('x1.jpg',0) # queryImage img2 = cv2.imread('x2.jpg',0) # trainImage # Initiate SIFT...detector sift = cv2.SIFT() # find the keypoints and descriptors with SIFT kp1, des1 = sift.detectAndCompute...(img1,None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None) # FLANN parameters FLANN_INDEX_KDTREE

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OpenCV SIFT特征算法详解与使用

星标或者置顶【OpenCV学堂】干货文章与技术教程第一时间送达 SIFT概述 SIFT特征是非常稳定的图像特征，在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛，但是它的缺点也是非常明显，就是计算量比较大...，很难实时，所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。...夸张一点的说SIFT算法涵盖了图像特征提取必备的精髓思想，从特征点的检测到描述子生成，完成了对图像的准确描述，早期的ImageNet比赛中，很多图像分类算法都是以SIFT与HOG特征为基础，所有SIFT...OpenCV中调用 OpenCV已经实现了SIFT算法，但是在OpenCV3.0之后因为专利授权问题，该算法在扩展模块xfeature2d中，需要自己编译才可以使用，OpenCV Python中从3.4.2...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)

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使用 OpenCV 的 SIFT 图像特征提取和匹配

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。...提取特征：接下来，我们将使用 SIFT 从输入图像中提取特征。...OpenCV 提供了一个cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数来创建我们可以用于特征提取的 SIFT 对象。我们可以指定各种参数，例如要检测的关键点数、倍频程数和对比度阈值。...OpenCV 提供了一个可用于暴力匹配的cv2.BFMatcher类。

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OpenCV 入门教程：SIFT和SURF特征描述

OpenCV 入门教程： SIFT 和 SURF 特征描述导语 SIFT （尺度不变特征变换）和 SURF （加速稳健特征）是图像处理中常用的特征描述算法，用于提取图像中的关键点和生成对应的特征描述子...本文将以 SIFT 和 SURF 特征描述为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行特征提取的基本原理、步骤和实例。...三、SIFT特征描述步骤以下是使用 OpenCV 进行 SIFT 特征描述的基本步骤： 1 读取图像文件并将其转换为灰度图像。 2 创建 SIFT 对象。...(0) cv2.destroyAllWindows() 四、SURF特征描述步骤以下是使用 OpenCV 进行 SURF 特征描述的基本步骤： 1 读取图像文件并将其转换为灰度图像。...祝你在使用 OpenCV 进行 SIFT 和 SURF 特征描述的过程中取得成功！

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C++ OpenCV特征提取之SIFT特征检测

前言前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》，这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。...double edgeThreshold = 10, --边缘阈值，一般默认10就行 double sigma = 1.6 ) 代码演示我们再新建一个项目名为opencv...--sift，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?...记得我们要加上opencv2\xfeatures2d.hpp 使用SIFT检测，其实红框里面是我们定义的参数，可以修改一下参数进行变化 ? 运行效果 ?...以上就是SIFT的介绍。

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OpenCV4.4 中SIFT特征匹配调用演示

大家好，听说OpenCV4.4 已经把SIFT跟SURF特征提取又重新get回来了，可以不需要编译OpenCV源码，直接下载官方预编译版本的就可以直接使用了。...如果你还不知道SIFT特征是什么，就看这里的这篇文章就好啦。...01 创建SIFT特征提取器下面就来验证一下是否真的可以了，请看步骤与过程，首先创建SIFT特征提取器，实现特征点跟描述子的提取，代码实现如下： // 创建SIFT特征提取 auto detector...= SIFT::create(); vector keypoints_obj, keypoints_sence; Mat descriptors_box, descriptors_sence...OpenCV中支持两种特征匹配方法，分别是暴力匹配与FLANN匹配，对浮点数的特征描述子，FLANN匹配比暴力会明显加快运算，创建FLANN实现匹配，并根据相似度排序，寻找最佳匹配得的代码如下： //

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OpenCV4.5.x 中SIFT特征匹配调用演示

点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 OpenCV4.4版本以后已经把SIFT跟SURF特征提取又重新get回来了，可以不需要编译OpenCV源码，直接下载官方预编译版本的就可以直接使用了...但是很多人还以为必须要编译源码才能使用SIFT特征检测的函数！如果还不知道SIFT特征是什么，就看这里的这篇文章就好啦。...OpenCV SIFT特征算法详解与使用 01 创建SIFT特征提取器下面就来验证一下是否真的可以了，请看步骤与过程，首先创建SIFT特征提取器，实现特征点跟描述子的提取，代码实现如下： // 创建...SIFT特征提取 auto detector = SIFT::create(); vector keypoints_obj, keypoints_sence; Mat descriptors_box...人脸检测+五点landmark新功能测试 OpenCV4.5.4人脸识别详解与代码演示 OpenCV二值图象分析之Blob分析找圆 OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理

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使用C++的OpenCV进行SIFT特征检测与匹配

目录 demo.c CMakeLists.txt 效果注直接上代码吧： demo.c #include #include opencv2/highgui.hpp> #include...opencv2/core.hpp> #include opencv2/xfeatures2d.hpp> int main() { int64 t1, t2; double tkpt...计算特征点 t1 = cv::getTickCount(); sift->detect(image1, keypoints1); t2 = cv::getTickCount();...endl; return 0; } CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.22) project(demo) find_package(OpenCV...ENDIF(UNIX) set(CMAKE_CXX_STANDARD 20) add_executable(demo main.cpp) target_link_libraries(demo ${OpenCV_LIBS

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C++ OpenCV4.5版本SIFT特征检测及匹配

——《微卡智享》本文长度为2739字，预计阅读6分钟前言关于SIFT的特征点检测在《C++ OpenCV特征提取之SIFT特征检测》有介绍过，在OpenCV4.5版本中SIFT做是算法优化，也移到主仓库中了...所以这篇就做一下OpenCV4.5版本的SIFT特征点检测及匹配。 ? 实现效果 ? 两张原图 ? 匹配的效果代码实现 ?...微卡智享 # 实现流程 1 定义检测的特征点个数，用SIFT进行特征检测 2 对检测完的两个图做特征向量的提取 3 使用BFMatch进行匹配，筛选出好的结果 4 画出匹配的特征点 01 SIFT特征检测...筛选结果绘制图像完整代码 #include #includeopencv2/opencv.hpp> #include"CvUtils.h" using namespace std...的基本参数 int numFeatures = 500; //创建detector存放到KeyPoints中 PtrSIFT> detector = SIFT::create(numFeatures

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SIFT算法原理：SIFT算法详细介绍

SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。...在 OpenCV 中这种阈值被称为 contrastThreshold。DoG 算法对边界非常敏感，所以我们必须要把边界去除。 Harris 算法除了可以用于角点检测之外还可以用于检测边界。...那在DoG算法中欠佳的关键点在平行边缘的方向有较大的主曲率，而在垂直于边缘的方向有较小的曲率，两者的比值如果高于某个阈值（在OpenCV中叫做边界阈值），就认为该关键点为边界，将被忽略，一般将该阈值设置为...由此我们可以确定一个SIFT特征区域。通常使用一个带箭头的圆或直接使用箭头表示SIFT区域的三个值：中心表示特征点位置，半径表示关键点尺度，箭头表示方向。...1.6 总结SIFT在图像的不变特征提取方面拥有无与伦比的优势，但并不完美，仍然存在实时性不高，有时特征点较少，对边缘光滑的目标无法准确提取特征点等缺陷，自SIFT算法问世以来，人们就一直对其进行优化和改进

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OpenCV4.4刚刚发布！支持YOLOv4、EfficientDet检测模型，SIFT移至主库！

先说一句：OpenCV 5 已经在路上了！前言 OpenCV 4.4.0 于2020年7月18日正式发布，不得不说OpenCV 作为最大开源的图像处理工具，提供的内容太全面了，对小白友好度很高。...https://opencv.org/releases/ OpenCV 4.4.0 亮点精选： SIFT 迁移至主库（因为SIFT专利过期）支持YOLO v4 支持EfficientDet OpenCV...4.4.0 一、SIFT ?...SIFT（尺度不变特征变换）算法已移至主库（因为SIFT的专利已过期）。 SIFT 算法在谷歌学术上引用量已高达 19339 + 57536 很多刚入门CV的同学，应该对传统算法不太熟悉。...SIFT 中的金字塔思想，现在也被很多CNN网络参考和借鉴，主要用于解决 scale（尺度）问题。 ?

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python SIFT算法

这里的cv2是：opencv-contrib-python 3.4.2.16，3.4.3以上的版本有算法保护，无法直接调用SIFT算法 import numpy as np import cv2 from.../hmi.sharp_720s.1.20100504_160000_TAI.magnetogram.jpg' sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() img = cv2....imread(imgname) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) kp,des = sift.detectAndCompute(img,None)...)) # 打印点坐标 cv2.imshow('point',img1) cv2.waitKey(0) 以下是根据SIFT关键点的灰度值进行分类： import numpy as np import...) kp, des = sift.detectAndCompute(img, None) # 关键点，SIFT特征向量 im = Image.open(imgname) # Can be many

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SIFT算法详解

SIFT特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。 SIFT算法的特点有： 1. ...附录1是用opencv2.2实现的二维高斯模糊和分离高斯模糊。表2.2为上述两种方法和opencv2.3开源库实现的高斯模糊程序的比较。 3、尺度空间极值检测尺度空间使用高斯金字塔表示。...源码使用vs2010+opencv2.2实现。 zdd 2012年4月28日于北师大 2012年5月17日15:33:23第一次修正修正内容：第3.3部分内容，图3.1，图3.5。...官网的Rob Hess SIFT源码 10、Opencv2.2 Andrea Vedaldi(UCLA VisionLab)实现的SIFT源码 ...http://www.vlfeat.org/~vedaldi/code/siftpp.html, opencv2.3改用Rob Hess的源码 11、科学计算中的偏微分方程有限差分法杨乐主编 12

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SIFT暴力匹配

imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png',0)#原始图像 img2=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/face.png',0)#原始图像 sift...=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()#实例化 kp1,des1=sift.detectAndCompute(img1,None)#找出图像中的关键点 kp2,des2=sift.detectAndCompute...drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good_matches,None,flags=2)#在最佳匹配点之间绘制直线 pylab.imshow(img3) pylab.show() 算法：SIFT...暴力匹配是通过识别两个图像之间的SIFT关键点最近的邻居来进行匹配。

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SIFT特征检测（一）

我这儿改良了部分代码改sift.m % [image, descriptors, locs] = sift(imageFile) % % This function reads an image and.../sift '; else command = '!...sift(imageFile) % % This function reads an image and returns its SIFT keypoints. % Input parameters.../sift '; else command = '!...keypoints for each image [im1, des1, loc1] = sift(image1); [im2, des2, loc2] = sift(image2); % For

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SIFT描述符

Desktop/Lena.png')#原始图像 cv2.imshow("original",img) gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片 sift...=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()#实例化 kp=sift.detect(gray,None)#找出图像中的关键点 result=cv2.drawKeypoints(img,kp...DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)#在图像中画出关键点 cv2.imshow("result",result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() kp,des=sift.compute...(gray,kp)#使用关键点找出sift特征向量 print(np.shape(kp)) print(np.shape(des)) print(des[0]) (1109,) (1109, 128)...算法：SIFT描述符是将图像内容转换为不受平移、旋转、缩放和其他成像参数影响的局部特征坐标。

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SIFT 尺度空间

Sift算法，我略知一二，无法仔细描述（刚也贴了2个最近的资料）。...Sift算法中，提到了尺度空间，请问什么是尺度和尺度空间呢？在上述理解的基础上，尺度就是受delta这个参数控制的表示。...zz from http://www.cppblog.com/wmgl/archive/2009/07/04/89220.html ---- 尺度空间是SIFT[1]特征点提取方法的重要理论基础，本文的目的是解释一下...SIFT为什么有尺度不变性。

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SIFT matlab源代码解析

sift是目前常用的local feature的描述子。sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生一些平移、旋转、仿射等匹配问题。因为早前自己要做一个图像拼接的问题，所以用到了sift。...写这篇blog，是因为自己准备向CV进军，开始着手写blog来积累知识，这也是我第一篇blog，虽然这篇blog很简陋，纯属向sift致敬，但也方便一些初学者使用吧。...如果您想对其原理有个透彻的理解，可以参考下面这篇blog，博主写的非常详尽 —— [ sift算法详解 ] 代码分析首先，你可以从David Lowe的个人网站http://www.cs.ubc.ca...function num = match(image1, image2) % Find SIFT keypoints for each image % 下面两条语句就是找两个图像的sift...特征点，其中对于image1而言 % im1为灰度图像，des1为128维向量，loc1是位置信息 [im1, des1, loc1] = sift(image1); [im2,

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SIFT算法大致原理作用

在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。 ...总体来说，Sift算子具有以下特性：（1）Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉变化、仿射变换也保持一定程度的稳定性。 ...（3）多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量Sift特征向量。（4）速度相对较快，经优化的Sift匹配算法甚至可以达到实时的要求。 ...Sift特征匹配算法主要包括两个阶段，一个是Sift特征的生成，即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量；第二阶段是Sift特征向量的匹配。 ...一些Sift特征匹配的例子： ? ?

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