第十四篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：图像特征提取与描述

• • 前言
    • 一、OpenCV图像特征提取与描述介绍
    • 二、OpenCV图像特征提取与描述初步示例代码
    • 三、扩展思路介绍
    • 四、特征点筛选和匹配优化示例代码
    • 五、多尺度特征提取示例代码
    • 六、非局部特征描述子示例代码
    • 七、基于深度学习的特征提取示例代码
    • 八、自定义特征提取示例代码
    • 九、归纳总结

系列短博文目录

Python的OpenCV库技术点案例示例系列

短博文目录

前言

OpenCV图像特征提取与描述：OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库，提供了丰富的图像特征提取和描述的功能。包括提取图像特征点、计算特征描述子等功能。
通过使用OpenCV的图像特征提取与描述功能，我们可以从图像中提取出有意义的特征点，并计算出对应的特征描述子。这些特征点和描述子可以应用于许多计算机视觉任务，如目标检测、图像拼接、三维重建等。

一、OpenCV图像特征提取与描述介绍

下面是一些常见的图像特征提取与描述的功能介绍：

1. 特征点检测：特征点是图像中具有显著变化的局部区域，例如角点、边缘等。OpenCV提供了多种特征点检测算法，包括Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测、FAST角点检测等。
2. 特征描述子计算：特征描述子是对特征点周围区域的描述，用于表示特征点的局部特征信息。OpenCV支持多种特征描述子计算方法，如SIFT、SURF、ORB、BRISK等。这些方法可以计算出一个向量或矩阵，用于表示特征点的局部特征。
3. 特征匹配：特征匹配是指在不同图像中寻找相似的特征点对应关系。OpenCV提供了多种特征匹配算法，如基于距离的最近邻匹配、基于比值测试的匹配筛选等。
4. 特征跟踪：特征跟踪是指在视频序列中追踪特征点的运动轨迹。OpenCV提供了多种特征跟踪算法，如Lucas-Kanade光流法、稀疏光流法等。
5. 特征匹配筛选和优化：在进行特征匹配后，通常需要对匹配结果进行筛选和优化，以提高匹配的准确性和鲁棒性。OpenCV提供了一些方法，如RANSAC算法、最小二乘法等。

二、OpenCV图像特征提取与描述初步示例代码

下面是一个简单示例代码，展示如何使用OpenCV提取图像特征点和计算特征描述子：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 创建特征点检测器
detector = cv2.FeatureDetector_create("ORB")

# 检测特征点
keypoints = detector.detect(image)

# 创建特征描述子计算器
descriptor = cv2.DescriptorEx