python opencv SIFT,获取特征点的坐标位置

本文深入探讨了SIFT算法的原理与应用,SIFT算法能在不同尺度空间中寻找关键点,这些关键点如角点、边缘点等,具有较强的鲁棒性,不易受光照、仿射变换和噪音的影响。通过Python的OpenCV库实现SIFT算法,并展示了测试代码与效果。

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备注:SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出,不会因光照,仿射变换和噪音等因素而变化的点,如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。 

 

 

参考地址:https://docs.opencv.org/3.4/d2/d29/classcv_1_1KeyPoint.html

测试代码:

 

import cv2  
import numpy as np  
  
img = cv2.imread('4.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)  
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
# cv2.imshow('origin',img)
  
#SIFT  
detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints = detector.detect(gray,None)  
cv2.drawKeypoints(gray,keypoints,img)  

points2f = cv2.KeyPoint_convert(keypoints)  #将KeyPoint格式数据中的xy坐标提取出来。
print(keypoints)
print(points2f)

cv2.imshow('test',img)

cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows() 

 

测试效果:

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Edison25/p/9921132.html

### Python OpenCV特征点坐标与像素坐标的转换方法及差异 在计算机视觉领域,理解特征点坐标和像素坐标之间的关系至关重要。两者虽然都用于描述图像中的位置信息,但在具体应用中有不同的定义方式。 #### 像素坐标系 像素坐标通常指的是图像中每个像素的位置,原点位于左上角(0, 0),向右为X轴正方向,向下为Y轴正方向。对于给定的一张图片`img`,可以通过如下代码获取特定位置的像素值: ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("cat.jpg") px = img[200, 200] # 获取 (200, 200) 处的 BGR 颜色值 print(px) ``` 这里的`(200, 200)`即表示该点在图像上的像素坐标[^4]。 #### 特征点坐标系 当涉及到特征检测算法(如SIFT、SURF等),所得到的关键点对象不仅包含了位置信息,还可能携带尺度、旋转角度等属性。这些关键点的位置同样遵循上述提到的标准笛卡尔坐标体系——只不过它们往往不是整数形式,而是浮点型数值来更精确地定位实际兴趣区域中心所在之处。 为了从OpenCV返回的关键点结构体中提取出具体的二维坐标数据,可以采用下面的方法: ```python keypoints = detector.detect(image, None) for kp in keypoints: x, y = kp.pt # 获得特征点的具体坐标 size = kp.size # 可选:获得特征点对应的邻域大小 angle = kp.angle # 可选:获得特征点的方向角度 print(f'Feature Point at ({x}, {y}) with Size={size} Angle={angle}') ``` 值得注意的是,在某些情况下,比如执行单应性变换或相机标定时,则会遇到世界坐标到图像平面投影后的对应关系问题。此时就需要利用摄像机内外参数完成进一步的空间映射操作[^1]。 因此,尽管二者都是用来指示图元位置的方式,但是由于应用场景的不同而有所区别;前者主要用于直接访问图像数组元素,后者则更多关联于高级别的几何分析任务之中。
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