SIFT原理:尺度空间极值检测:构建高斯金字塔,高斯差分金字塔,检测极值点。关键点定位:
原创 2022-06-01 17:41:35
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使用 OpenCV 进行 SIFT 特征检测
文章目录一、图像特征-harris角点检测什么是图像角点基本原理代码实现二、SIFT特征提取SITF概述图像尺度空间图像金字塔高斯差分金字塔(DOG)DoG空间极值检测代码实现 一、图像特征-harris角点检测什么是图像角点  角点检测 (Corner Detection) 是图像的重要特征.。角点可以帮助我们实现图像对其, 图像拼接, 目标识别等等重要用途。在角点的地方,无论你向哪个方向移动
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
  图像的特征匹配在实际应用中有很多用途,特征匹配,顾名思义,就是要先提取特征点,然后 计算 特征向量,第三步就是匹配了,计算哪两个向量最近。sift的原理有些麻烦,opencv都做好了接口,拿来主义,直接跑一下测试1 sift 特征匹配void FeatureDialog::on_pbGoodSIFTMatch_clicked() { if(fileName.isEm
转载 2024-01-26 09:53:32
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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,
转载 2024-05-08 12:38:43
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OPENCVSIFT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
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
转载 2024-08-03 21:10:58
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# Android OpenCV中特征检测SIFT使用案例 在这篇文章中,我们将学习如何在Android平台上使用OpenCV库中的SIFT(尺度不变特征变换)来进行特征检测。对于刚入行的小白开发者来说,可能会对这个过程感到陌生。因此,我们将详细说明整个实现流程,并逐步指导你完成这项任务。 ## 一、实现流程 为了更清晰地展示整个实现流程,下面是一个简洁的步骤表: | 步骤 |
原创 2024-10-31 05:00:16
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# 如何实现 Java OpenCV 中的 SIFT 特征检测与多图片拼接 在计算机视觉领域,图像特征检测和图像拼接是非常常见的任务。为此,Java 的 OpenCV 库为我们提供了强大的工具来完成这些任务。本文将指导您如何使用 Java 中的 OpenCV 实现图像的 SIFT 特征检测及多图片拼接。 ## 流程概述 以下是在 Java 中使用 OpenCV 进行图片拼接的步骤: | 步
原创 2024-11-01 09:16:35
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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
# OpenCV SIFT: 介绍与实例 ![flowchart]( ## 简介 OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,可以用于图像和视频处理。SIFT(尺度不变特征变换)是OpenCV提供的一种特征提取算法,它能够在图像中找到关键点,并计算出这些关键点的描述子。SIFT算法是一种基于尺度空间理论的特征提取方法,它对于尺度、旋转和亮度的变化具有很强的鲁棒性,因此在图像匹配、物体识别、图像
原创 2023-08-09 16:58:10
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前言:opencv中,mat类型非常基础和重要。以下是opencv tutorial 2.1章节的中英文整理。Mat 简介IplImage c 结构 需要管理内存mat是c++中的类class 自动内存分配 Mat  包括:header  A pointer to the matrix containing the pixel values  (can take di
转载 2024-05-23 23:17:27
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SIFT简介Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(《Object Recognition from Local Scale-Invariant Features》)提出的高效区域检测算法,在2004年(《Distinctive Image Features from Scale-Invariant
本文架构SIFT简介SIFT算法的实质SIFT算法的特点SIFT算法可以解决哪些问题SIFT算法的实现步骤尺度空间的获取–高斯模糊(必备知识)SIFT算法实现的第一步–尺度空间极值检测SIFT算法实现的第二步–关键点定位SIFT算法实现的第三步–关键点方向定位(方向确定)SIFT算法实现的第四步–关键点描述SIFT的缺点SIFT实现代码SIFT简介SIFT(Scale-invariant feat
转载 2024-03-31 15:57:00
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实际项目中一般都直接使用封装好的sift算法。以前为了用sift,都是用的旧版本:opencv-contib-python=3.4.2.17,现在sift专利过期了,新版的opencv直接可以使用sift算法,opencv-python==4.5.1版本测试可以使用。sift算法理论部分参考前面文章:sift算法理解关于siftopencv中主要有这个几个函数:1.1 sift特征点检测cv2.
基本环境: windows 10 + Visual Studio 2017 + opencv 3.4.0 + opencv_contrib 3.4.0首先明确一点,opencv2与opencv3中,SIFT的使用方法有所不同,前者会创建实例化对象,而后者则是使用opencv智能指针:cv::Ptr,创建指针类型变量。接下来,记录opencv3中使用SIFT方法提取图像特征的一般过程。执行尺度不变特
SIFT即尺度不变特征变换,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。SIFT的尺度不变特征变换在图像特征点匹配中十分关键,因为我们从不同角度拍摄一个物体,物体的尺寸多少都会发生变化。但是在正常情况下我们链接的opencv库里面并没有包含这个算法,需要我们主动重新配置一遍。使用环境:Ubuntu16_Qt_C++_opencv3.2.0_o
转载 2023-11-01 19:25:42
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