# Python中OpenCV中ORB、SIFT、BRISK和AKAZE算法的区别
在计算机视觉领域，特征点检测和描述子生成是非常重要的任务，常用的算法包括ORB、SIFT、BRISK和AKAZE。这些算法在不同场景下有不同的优势和特点，本文将对它们进行一些比较和介绍。
## ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)
ORB是一种基于FAST特征点检测和BR
原创
2024-04-11 06:19:00
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源码#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>#include<iostream>#include<math.h>#include <string>#include<fstream>using namespace cv;using namesp
原创
2023-01-16 09:06:29
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SIFT特征提取匹配步骤① 使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里(可以使用drawKeypoints在图中标识出来) ② 使用SiftDescriptorExtractor的compute方法提取特征描述符(特征向量),特征描述符是一个矩阵 ③ 使用匹配器matcher对描述符进行匹配 ④ 匹配结果保存由DMatch的组成的向量里设置距离阈值,
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2024-01-06 09:01:20
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【代码】基于SIFT / ORB的Homography estimation。
原创
2024-09-24 13:56:33
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角点检测一、SIFT(Scale-Invariant Feature Trans-form)1.1 尺度空间极值检测1.2关键点（极值点）1.3 为关键点（极值点）指定方向参数1.4 关键点描述符1.5 关键点匹配二、 SURF(Speeded-Up Robust Features)一、SIFT(Scale-Invariant Feature Trans-form)D.Lowe 于2004...
原创
2022-08-26 10:58:19
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目录一、基础理论1、原理 2、BRIEF算法介绍1、介绍2、过程3、API介绍 1、ORB_create函数（初始化orb检测器）2、orb.detectAndCompute函数（检测关键点并计算）3、cv.drawKeypoints函数（绘制关键点）二、代码三、效果一、基础理论1、原理 &nbs
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2024-04-22 13:14:35
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代码在git.├── 1.png├── 2.png├── build├── CMakeLists.txt└── orb_cv.cppcd buildcmake ..make ./orb_cv ../1.png ../2.png
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2023-01-20 09:28:35
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SIFT原理详解尺度空间的表示高斯金字塔的构建高斯差分金字塔空间极值点检测尺度变化的连续性特征点特征点的精确剔除不稳定的边缘响应点特征点方向赋值生成特征描述SIFT的缺点OpenCV 函数参考文章 上一篇文章介绍的特征检测器已经可以较好地解决方向不变性问题，即图像旋转后仍能检测到相同的特征点。这篇文章介绍 SIFT 特征检测器，下一篇文章介绍对 SIFT 的改进 SURF 特征检测器，可
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2024-06-28 13:29:36
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ORB detector 使用 FAST detector 和 BRIEF descriptor 基本思路。在介绍 ORB 之前，首先对 FAST 与 BRIEF 进行说明。 1 FAST FAST(Featrues from Accelerated Segment Test)，其基本思想是比较当前
原创
2022-01-13 16:22:26
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其中，imgproc 模块的 HoughCircles() 函数，新加了检测算法 HOUGH_GRADIENT_ALT，精度得到了很大的提升 另外，国内团队 Open AI Lab 将他们的 Tengine 库集成到了DNN 模块中，提升了 DNN 运行在
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2024-07-11 13:42:22
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引言本人采用的是RobHess的代码，网上实现该代码的文章有很多，但大多是在vs2010和vc6.0上实现的，我在用vs2015实现的过程总出现了很多新问题，在这里我将一步步的把出现的所有bug都解决一遍，希望可以给您提供一些帮助。ps：关于SIFT的原理可以参考SIFT特征提取分析 和一些硕士论文，我就不再说了。此外，我采用的代码是2010年的版本sift-1.1.2_20101207_win，
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2024-05-08 12:38:43
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OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下：读取图片-》特征点检测（位置，角度，层）-》特征点描述的提取（16*8维的特征向量）-》匹配-》显示其中，特征点提取主要有两个步骤，见上行黄子部分。下面做具体分析。1、使用opencv内置的库读取两幅图片2、生成一个SiftFeatureDetector的对象，这个对象顾名思义就是SIFT特征的探测器，用它来探测衣服图片中SIFT点的特征，存到
此部分是计算机视觉部分，主要侧重在底层特征提取，视频分析，跟踪，目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉，仅仅列出上google上引用次数比较多的文献。有一些刚刚出版的文章，个人非常喜欢，也列出来了。33. SIFT关于SIFT，实在不需要介绍太多，一万多次的引用已经说明问题了。SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列。后面列出了几篇跟SIFT有关的问题。[199
原创
2022-11-08 14:29:30
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魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅 原理OpenCV中的ORB算法代码演示 原理ORB算法来自OpenCV_Labs，在计算开支、匹配效率以及专利问题方面可以替代SIFT和SURF算法。ORB算法是FAST关键点检测和BRIEF关键点描述器的结合体，并且通过修改增强了性能。首先使用FAST找到关键点，再使用Harris角点检测对关键点排序找到其中前N个点。并使用金字塔产生尺
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2023-12-02 13:32:44
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C/C++ SIFT的实现有很多版本，具体方式都是那么几个，找个好用的不太容易，因为对于代码不熟练者各种版本用起来都有点水土不服，需要调整调整才行。本人是在VS2010下使用的Rob Hess的源码。 一、前提 安装Opencv，详见：VS2010+Opencv-2.4.0的配置攻略（该版本SIFT是基于Opencv的）。Rob Hess的主页（别告诉我不懂英文不知道下载链接在哪，下那个
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2024-08-03 21:10:58
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本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码，供大家参考，具体内容如下1、SIFT1.1、sift的定义SIFT，即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform，SIFT)，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。1.2、sift算法介绍SIFT由David Lowe在1
一. 配置opencv1.最近在用Python学习OpenCV，因为本人之前一直用的Pycharm编译器，后来了解到了Anaconda这个神器，就通过Anaconda来下载各种安装包，再和Pycharm连接就可以完成相应的配置。2.Anaconda的NAVIGATOR软件相当于图形化操作界面，从直接的命令好操作转化为了图形化操作，我新建了一个VirtualEnvironment虚拟环境，pytho
SIFT算法的实现过程大致如下：对源图像进行高斯模糊处理，根据源图尺寸和相关设定参数生成图像的高斯金字塔和高斯差分金字塔(DOG尺度空间)，在DOG尺度空间中搜索特征点，计算尺度，构建特征描述子。本文以SIFT的参数为主线来尝试说明SIFT算法的原理。 SIFT算法图像匹配的效果图如下图所示，接下来会有文章分析surf特征检测
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2024-07-31 10:26:16
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# OpenCV SIFT: 介绍与实例
使用视图对象是用来显示文档对象的内容，函数GetDocument()用于获取当前文档对象的指针m_pDocument.而函数OnDraw()是一个虚函数，负责文档对象的数据在用户视图区的显示输出。在向导生成的成员函数OnDraw()中调用了函数GetDocument().通过获取的文档类指针可以在视图中显示文档内容。BOOL CDicomTestDoc::OnOpenDo
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2024-03-26 13:15:40
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