python opencv SURF(加速稳健特征）

最新推荐文章于 2025-10-25 10:44:20 发布

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这篇博客介绍了在OpenCV3中，相对于文档，SURF（加速稳健特征）算法的一些变化。主要变动包括SURF、SIFT等算法的属性值调整为使用set和get方法，以及调用方式改为使用cv2.xfeatures2d.SURF_create。

opencv3相对文档来说有一些变化
surf sift等算法属性值改为set get
调用改为 cv2.xfeatures2d.SURF_create

import cv2

img = cv2.imread('meixi.jpg',0)
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create(400)
kp, des = surf.detectAndCompute(img,None)

len(kp)

print(surf.getHessianThreshold())

400.0

img2=cv2.drawKeypoints(img,kp,None,(255,0,0),4)

from matplotlib

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Python的opencv库使用SURF 进行特征检测

zhangzhechun的专栏

03-16

2048

总之，使用 SURF 进行特征检测可以提取出图像中具有代表性的局部特征，并用这些特征来描述和比较不同的图像，从而实现多种计算机视觉任务。图像匹配：在两幅图像中检测 SURF 特征点，并通过这些点的匹配来确定它们之间的相似度，可以用于图像拼接、图像比较等任务。三维重建：在多幅图像中检测 SURF 特征点，并根据这些点的位置和方向计算出相机位姿，可以用于三维重建和增强现实等应用。目标识别：在多幅图像中检测相同的 SURF 特征点，并通过这些点的匹配确定目标物体的位置和方向。

数字图像处理（实践篇）四十三 OpenCV-Python 使用SURF算法检测图像上的特征点的实践

静谧、淡雅

02-04

855

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8094

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目标在这一章当中，我们将了解SURF的基础我们将在OpenCV中看到SURF函数理论在上一章中,我们看到了SIFT用于关键点检测和描述符。但相对缓慢,人们需要更多的加速版本。2006年,三个人,H .Tuytelaars,T. and Van Gool,L,发表了另一篇论文,“SURF:加速健壮的特征”,引入了一种名为“SURF”的新算法。正如名字所表明的那样,它是一个加速版本的SIFT。在SIF...

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目标在本章中我们将看到SURF的基础知识我们将看到OpenCV中的SURF功能理论在上一章中，我们看到SIFT用于关键点的检测和描述。但它相对较慢，人们需要更多的加速版本。2006年，三个人，Bay, H., Tuytelaars, T.和Van Gool, L，发表了另一篇论文，“SURF: Speeded Up Robust Features”，介绍了一种新的算法，叫做SURF。顾名思义，它是SIFT的一个加速版本。在SIFT中，Lowe用高斯之差（Difference of Gauss

opencv-python SURF（加速稳健特征算法）学习笔记

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11-02

953

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OpenCV-Python(33)：SURF算法

图灵追幕者博客录

01-12

1487

需要以特征点为中心，以6s(s 为特征点的尺度)为半径的圆形区域内,对图像进行 Harr 小波相应运算。这样做实际就是对图像进行梯度运算，但是利用积分图像，可以提高计算图像梯度的效率，为了求取主方向值，需要设计一个以方向为中心，张角为60 度的扇形滑动窗口，以步长为0.2 弧度左右旋转滑动这个窗口并对窗口内的图像Haar 小波的响应值进行累加。学习了解过SIFT 算法后我们知道，它是对图像关键点进行检测和描述的，具有尺度不变的特性，但是这种算法的执行速度比较慢，人们需要速度更快的算法。下图显示了这种近似。

python opencv之SURF算法示例

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本文介绍了python opencv之SURF算法示例，分享给大家，具体如下：目标： SURF算法基础 opencv总SURF算法的使用原理：上节课使用了SIFT算法，当时这种算法效率不高，需要更快速的算法。在06年有人提出了SURF算法“加速稳定特征”，从名字上来看，他是SIFT算法的加速版本。（原文）在SIFT算法当中使用高斯差分方程（Difference of Gaussian）对高斯拉普拉斯方程( Laplacian of Gaussian）进行近似。然而，SURF使用盒子滤波器进行近似，下面的图片显示了这种近似的方法。在进行卷积计算的时候可以利用积分图像，这是使用

python opencv入门 SURF算法（34）

@fei

01-27

1万+

内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： SURF算法基础 opencv总SURF算法的使用原理：上节课使用了SIFT算法，当时这种算法效率不高，需要更快速的算法。在06年有人提出了SURF算法“加速稳定特征”，从名字上来看，他是SIFT算法的加速版本。（原文）在SIFT算法当中使用高斯差分方程（Difference of Gaus

Python+OpenCV学习（10）---SURF

FireMicrocosm的专栏

09-13

4248

利用python学习OpenCV，个人感觉比较方便。函数的形式与C++基本相同，所以切换过来还是比较好的，对于像我这种对python不太熟练的人，使用python的集成开发环境PyCharm进行学习，可以设置断点调试，有助于我这类初学者理解掌握。 SIFT特征具有平移、旋转、尺度和光照不变性，在计算机视觉中应用广泛。但是其计算量相对比较大，SURF就是一种加速版的SIFT。在保证特征准确提取

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Eddy_zheng的博客

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1、SIFT、SURF SURF特征是SIFT特征的一个更快的特征提取版，详细请参阅文献[1]。以下将展示python open cv 的 SURF 的特征提取命令，及绘制命令。2、特征提取# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jun 05 09:31:47 2016@author: Eddy_Zheng """import cv2# 读取图像 im

python-opencv图像处理之SURF函数

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掌握Python中SIFT、SURF、ORB特征检测算法

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