opencv的SIFT样例(CPP/python)

最新推荐文章于 2024-06-28 23:26:52 发布

大海里的猴儿

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文章标签： opencv python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_50005386/article/details/135613857

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文章比较了Python和C++实现的SIFT/SURF特征匹配在处理相同数量图片（19张）时的运行时间，两者在单线程环境下时间差距不大，但提及在多线程或多进程场景下C++可能有优势。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python代码的实现：

import cv2
import numpy as np
import time
import os
def main():
    images = os.listdir('./images/')
    pre_image = cv2.imread('./images/1.jpg', 0)
    print("images:",images)

    # 初始化 SIFT 和 SURF
    sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
    # surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create()
    bf = cv2.BFMatcher()
    start_time = time.time()

    for img in images:
        img2 = cv2.imread(os.path.join('./images', img), 0)

        # 寻找关键点和计算描述符
        kp1, des1 = sift.detectAndCompute(pre_image, None)
        kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

        ti = time.time()
        # 匹配关键点
        matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)
        # 应用比值测试来获取好的匹配点
        good = []
        for m, n in matches:
            if m.distance < 0.75 * n.distance:
                good.append([m])

        # 可视化匹配结果
        img3 = cv2.drawMatchesKnn(pre_image, kp1, img2, kp2, good, None, flags=2

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