机器视觉之尺度不变特征变换（SFIT）算法的实例教程

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已于 2024-01-22 19:20:25 修改

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#算法 #opencv #计算机视觉

于 2024-01-22 19:05:10 首次发布

本文详细介绍了SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）算法，包括其在图像配准、目标跟踪、图像拼接和三维重建等方面的应用，以及其原理，如尺度和旋转不变性、关键点检测和描述子计算。通过实例演示了如何使用SIFT进行图片操作，如匹配和旋转估计。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

话不多说，上代码
原理和应用场景在文章最后

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img1 = cv2.imread('你自己的第一张照片的路径', 0) #像我这样： img1 = cv2.imread('/home/local/wang/Downloads/MicrosoftTeams-image (12).png', 0)

img2 = cv2.imread('你自己的第二张照片的路径', 0)

# 初始化SIFT检测器
sift = cv2.SIFT_create()

# 寻找关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 创建BFMatcher对象
bf = cv2.BFMatcher()

# 使用KNN匹配
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 应用比率测试
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance

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