opencvsharp 特征检测

最新推荐文章于 2025-06-02 01:00:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-02 01:00:00 发布 · 3.7k 阅读

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#opencvsharp 特征检测

博客介绍了如何利用OpenCVSharp库在C#中实现特征检测，重点展示了FAST算子的应用，并提供了检测结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

namespace 特征检测与匹配
{
   
   
    class Program
    {
   
   
        static Mat mat1 = new Mat(@"1.jpg", ImreadModes.AnyColor);
     //   static Mat mat2 = new Mat(@"2.jpg", ImreadModes.AnyColor);
        static void Main(string

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C#图像处理-OpenCVSharp教程(三十二) OpenCVSharp特征检测与匹配(一)---SIFT特征点提取与绘制

Color Space的博客

06-15

2968

本文作者Color Space，文章未经作者允许禁止转载！本文将介绍OpenCVSharp特征检测与匹配(一)---SIFT特征点提取与绘制！

C#图像处理-OpenCVSharp教程(三十四) OpenCVSharp特征检测与匹配(三)---SURF特征点提取与匹配

Color Space的博客

06-16

1439

本文作者Color Space，文章未经作者允许禁止转载！本文将介绍OpenCVSharp特征检测与匹配(三)---SURF特征点提取与匹配！

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OpenCVSharp入门教程特征提取①——MSER区域特征提取Maximally Stable Extremal Regions

07-14

3960

OpenCVSharp入门教程特征提取①——MSER区域特征提取Maximally Stable Extremal Regions。一、前文；二、特征提取流程；三、界面布局；四、功能实现4.1 打开图片4.2 特征提取；五、运行效果图

C# OpenCVSharp基于SIFT算法的图像特征点智能匹配全攻略：从“小白“到“大神“的蜕变之旅！

java专栏

06-02

394

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OpenCVSharp 4.5 特征检测

jimtien的专栏

07-15

576

用OpenCVSharp 4.5跑一遍OpenCV官方教程。原OpenCV 官方教程链接：OpenCV: Feature Detection 核心函数： cv::FeatureDetector cv::xfeatures2d::SURF cv::xfeatures2d::SURF::detect cv::drawKeypoints using System; using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.XFeatures2D; namespace C...

C# OpenCV 图形图像图像处理26.3 SURF 特征检测

风信子

02-24

965

C# OpenCV-4.X 图像处理26.3 SURF 特征检测 // // 摘要: // The SURF constructor. // // 参数: // hessianThreshold: // Only features with keypoint.hessian larger than that are extracted. // // nOctaves: // The number of a gaussian pyramid octaves that the d

基于OpenCvSharp的人脸识别Demo

05-14

基于OpenCvSharp的人脸识别Demo,可用来处理图片。摄像头实时识别人脸。

C#中OpenCvSharp 通过特征点匹配图片的方法

08-25

在OpenCvSharp中，SIFT算法可以通过OpenCvSharp.XFeatures2D.SIFT.Create()方法创建一个SIFT检测器，然后使用DetectAndCompute方法来检测图像中的特征点。 2、BFMatcher BFMatcher（Brute-Force Matcher，暴力匹配...

opencvsharp移动物体检测监控（源码范例）

04-19

在“opencvsharp移动物体检测监控”这个主题中，我们将深入探讨如何利用OpenCVSharp来实现一个实时的移动物体检测系统。首先，让我们了解基本的物体检测概念。物体检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它的目标是...

OpenCvSharp特征点提取与匹配

Yoto_Jo的博客

04-16

2711

@TOCOpenCvSharp特征点提取与匹配 /// <summary> /// 特征点Surf匹配 /// </summary> /// <param name="imgSrc">输入图1</param> /// <param name="imgSub">输入图2</param> /// <param name="threshold

C#图像处理：使用OpenCVSharp进行特征检测与匹配——SIFT特征匹配

HackQuestR的博客

09-03

543

在本教程中，我们将使用C#编程语言和OpenCVSharp库来进行图像处理任务，重点是特征检测与匹配。我们将使用SIFT（尺度不变特征变换）算法来提取和匹配图像中的特征点。通过以上步骤，您可以提取图像中的特征点并进行匹配，从而实现图像处理任务。注意：请确保将图像的实际文件名替换为您自己的图保将图像的实际文件名替换为您自己的图像文件，并确保图像文件与代码文件在相同的目录下。特征描述符是对特征点周围区域的描述，它们用于在图像间进行匹配。在这里，我们创建了一个基于FLANN的匹配器对象，并使用。

OpenCvSharp 图像拼接 OpenCV感知哈希算法进行图片相似度对比

08-07

利用OpenCvSharp实现感知哈希算法进行图片相似度对比及Stitcher类图像拼接生成全景图像 vs2015环境

基于OpenCV的数字识别

05-01

可用于识别部分工件图像上的数字，主要先进行图像平滑、用canny算子进行边缘检测、再通过数字模板匹配来识别。

基于openCV的人脸检测（对人脸识别所需的特征值提取做了封装）

07-04

近期项目中有人脸相似度对比，因为人脸识别的算法是公司内部的，所以只上传了人脸检测的代码，不过其中一些代码注释还保留着，方便大家看懂自己定义一些属性，人脸特征值的提取也保留了，如果你有人脸识别的算法可以直接调用（android studio项目）

矩形识别程序

05-05

能够识别矩形边框，滤除图片的噪声，识别矩形的角度和中心点位置

OpenCV实现图像轮廓检测以及外接矩形

01-01

前两篇博文分别介绍了图像的边缘检测和轮廓检测，本文接着介绍图像的轮廓检测和轮廓外接矩形：一、代码部分： // extract_contours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include stdafx.h #include #include using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { //load src image string img_name=..\\image_norm\\71253.jpg; Ma

OpenCvSharp特征点SURF提取

Yoto_Jo的博客

04-16

666

/// <summary> /// 特征点提取 /// </summary> /// <param name="image_names">输入的图像路径</param> /// <param name="key_points_for_all">生成的特征点集</param> /// <param name="descriptor_for...

C# OpenCvSharp 通过特征点匹配图片

寒冰屋的专栏

05-16

307

C# OpenCvSharp 通过特征点匹配图片

C#图像处理 - 使用OpenCVSharp实现SIFT特征匹配

ByteLegend的博客

09-18

507

本文介绍了如何使用C#语言结合OpenCVSharp库实现SIFT特征检测和匹配。我们从安装OpenCVSharp开始，详细讲解了SIFT特征检测与描述符提取的过程，并提供了示例代码演示了SIFT特征匹配的实现方法。希望本文能够帮助读者理解并应用SIFT算法进行图像处理和特征匹配任务。

opencvsharp特征匹配

最新发布

06-28

在 OpenCvSharp 中，特征提取与匹配是通过检测图像中的关键点并计算其描述子来实现的。OpenCvSharp 提供了多种特征检测器和描述子匹配器，包括 SIFT、SURF、ORB 等算法。以下是对这些方法的详细介绍以及如何使用它们进行特征匹配的说明。 ### 特征提取方法 #### 1. SIFT（Scale-Invariant Feature Transform） SIFT 是一种尺度不变的特征检测算法，能够在不同尺度和旋转角度下保持稳定的特征点检测[^1]。它适用于图像拼接、物体识别等需要高鲁棒性的场景。 ```csharp using OpenCvSharp; var sift = SIFT.Create(); Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.Grayscale); KeyPoint[] keyPoints; Mat descriptors = new Mat(); sift.DetectAndCompute(image, new Mat(), out keyPoints, descriptors); ``` #### 2. SURF（Speeded-Up Robust Features） SURF 是对 SIFT 的改进版本，具有更快的计算速度，同时保持了尺度和旋转不变性[^1]。 ```csharp var surf = SURF.Create(400); // 参数为 Hessian 阈值 surf.DetectAndCompute(image, new Mat(), out keyPoints, descriptors); ``` #### 3. ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF） ORB 是一种快速且高效的特征检测器，结合了 FAST 关键点检测和 BRIEF 描述子，并支持旋转不变性。 ```csharp var orb = ORB.Create(); orb.DetectAndCompute(image, new Mat(), out keyPoints, descriptors); ``` ### 特征匹配方法特征匹配通常涉及两个步骤：计算两幅图像的描述子，然后使用匹配器找出最相似的特征点。 #### 1. 暴力匹配器（Brute-Force Matcher）暴力匹配器会将一幅图像中的每个描述子与另一幅图像中的所有描述子进行比较，找到最近邻。 ```csharp var bfMatcher = new BFMatcher(DistanceTypes.L2); DMatch[][] matches = bfMatcher.KnnMatch(descriptors1, descriptors2, k: 2); ``` #### 2. FLANN 匹配器（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors） FLANN 是一种更高效的近似最近邻搜索算法，适合大规模数据集的匹配任务。 ```csharp var flannMatcher = new FlannBasedMatcher(); DMatch[][] matches = flannMatcher.KnnMatch(descriptors1, descriptors2, k: 2); ``` ### 匹配结果筛选为了提高匹配精度，通常使用 **Lowe’s 比率测试** 来筛选匹配点对： ```csharp List<DMatch> goodMatches = new List<DMatch>(); foreach (var match in matches) { if (match[0].Distance < 0.75 * match[1].Distance) { goodMatches.Add(match[0]); } } ``` ### 可视化匹配结果可以使用 `DrawMatches` 方法将匹配结果显示出来： ```csharp Mat matchedImage = new Mat(); Features2DToolbox.DrawMatches(image1, keyPoints1, image2, keyPoints2, goodMatches.ToArray(), matchedImage, Scalar.Red, Scalar.Blue, new DrawMatchesFlags()); Cv2.ImShow("Matches", matchedImage); Cv2.WaitKey(0); ``` ---