opencv学习——cv2.xfeatures2d.SIFT_create().detectAndCompute()

opencv 进阶15-检测DoG特征并提取SIFT描述符cv2.SIFT_create() 前面我们已经了解了Harris函数来进行角点检测,因为角点的特性,这些角点在图像旋转的时候也可以被检测到。但是,如果我们放大或缩小图像时,就可能会丢失图像的某些部分,甚至有可能增加角点的质量。这种损失的现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决。SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)尺度不变特征变换可以解决这个问题。函数说明:nfeatures: 保留的最佳功能的数量。这些特征按其分数排名(在SIFT算法中作为局部对比度测量)。 阅读详情
import cv2
import numpy as np

def SIFT(img):
    I =  cv2.imread(img)
#    gray = cv2.cvtColor(I, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    descriptor = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
    (kps, features) = descriptor.detectAndCompute(I, None)
#    kps = np.float32([kp.pt for kp in kps])
cv2.drawKeypoints(I,kps,I,(0,255,255),flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
#    cv2.drawKeypoints(I,kps,I,(0,255,255))
    cv2.imwrite('sift_keypoints.jpg',I)

<
关于SIFT和SURF介绍 SIFT(尺度不变特征变换) 关于一些角点检测技术,比如 Harris 等。它们具有旋转不变特性,即使图片发生了旋转,我们也能找到同样的角点,但如果进行图像缩放,如图,原来的角点就不在是角点了,所以在 2004 年,D.Lowe 提出了一个新的算法:尺度不变特征变换(SIFT) ,这个算法可以帮助我们提取图像中的关键点并计算它们的描述符。 import cv2 import numpy as... 阅读详情

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