图像处理——SIFT

最新推荐文章于 2025-05-15 13:24:14 发布
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#python #cv2 #SIFT

1、当opencv-python版本为4.7.0.72时，sift = cv2.SIFT_create()可以运行成功，sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()不可以。

opencv 进阶15-检测DoG特征并提取SIFT描述符cv2.SIFT_create()
小海聊智造
08-22 2091
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）。
关于SIFT和SURF介绍
deweicengyou的博客
04-06 2666
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...
最新OpenCV中SIFT算法例程
PoloveHtq的博客
05-15 3617
输出的图像是以参数的形式给出: cv2.drawKeypoints(gray,kp,img)新版OpenCV使用的SIFT函数: sift = cv2.SIFT_create()使用的SIFT函数: sift = cv2.SIFT()镜像安装最新OpencCV。
cv2--特征点特征提取（Sift，Orb，Surf）
Danger的博客
02-10 3766
cv2--特征点特征提取（Sift，Orb，Surf）
SIFT特征提取与图像匹配技术详解
最新发布
weixin_29050829的博客
05-15 657
尺度不变特征变换（SIFT）是一种用于图像处理的算法，能够在尺度空间中检测和描述局部特征点。SIFT算法对于图像的旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，甚至在一定程度上对于视角变化和仿射变换也保持稳定。它的这些特性使其在计算机视觉领域得到了广泛应用。三维重建技术是计算机视觉领域的一个重要分支，它旨在从二维图像中提取三维信息，构建现实世界物体或场景的三维模型。三维重建不仅在工业设计、电影制作、游戏开发等娱乐领域有着广泛的应用，同时在自动驾驶、机器人导航、文化遗产保护等技术领域也发挥着重要的作用。
目前Python和CV2实现SIFT算法方式
weixin_69774724的博客
03-02 546
对于目前版本的opencv库，SIFT作为opencv的一个类被封装，成功在该类下找到封装函数，所有SIFT函数和算法都被封装在该类下
数字图像处理【15】特征检测——SIFT特征检测
vx number：zzr_admin，拉入技术交流群。
08-22 2020
Harris角点检测存在明显的缺陷，就是检测结果直接受到输入图像的空间大小影响。进而引出SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）
图像配准Flow场二维可视化——SIFT Flow Matlab可视化代码
01-10
掌握SIFT Flow的Matlab实现及其可视化，不仅可以加深对图像配准和Flow场概念的理解，还可以为开发自己的图像处理工具或研究提供基础。通过分析和修改代码，你可以探索不同场景下Flow场的特性，优化配准效果，或者将...
图像处理_SIFT_KMeans_自动分类_图片管理工具_1741784322.zip
03-12
本文将围绕标题中提到的关键技术点——SIFT（尺度不变特征变换）、KMeans（K均值聚类算法）、自动分类以及图片管理工具进行深入探讨。 SIFT算法是一种常用于图像处理领域的特征提取方法，由David Lowe于1999年提出...
Python计算机视觉——SIFT描述子 计算机视觉.pdf
04-21
Python计算机视觉——SIFT描述子 Python计算机视觉是计算机科学的一个分支，旨在使计算机具备视觉能力，以便更好地理解和分析图像和视频。SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）是计算机...
十一、opencv-python图像处理顶级操作（3）——SIFT/SURF算法
weixin_44463519的博客
09-24 1755
角点检测算法，虽然具有旋转不变性，但是不具有尺度不变性，也就是说如果图像被放大后，在使用同样的窗口，就检测不到角点了。本章详细叙述了拥有尺度不变性的SIFT算法和其改进版SURF的基本原理。
python+OpenCV笔记（三十六）：自定义物体检测器——创建、训练与保存物体检测器（依赖于支持向量机与BoW技术）
ReadyGo!!!的博客
02-06 4602
python+OpenCV笔记（三十六）：自定义物体检测器——创建、训练与保存物体检测器（依赖于支持向量机与BoW技术）
函数cv2.xfeatures2d.SIFT_create().detectAndCompute()的返回值
weixin_67957872的博客
11-27 4111
当opencv版本过高时cv2.xfeatures2d.SIFT_create()会出现如下情况。对图片进行分类时，可以用class_id对每个特征点进行区分，未设定时为-1，需要靠自己设定。这里使用的opencv版本是4.5.5，建议opencv版本是4.0以上时使用。sift因为是有版权的，opencv版本中有3.4.2.16可以直接使用。在学习sift进行图像拼接程序时，发现别人写的代码里有一块知识不懂。响应程度，准确的说是该点角点的程度。从金字塔哪一层提取的得到的数据。角度，表示关键点的方向。
python+OpenCV笔记（三十二）：特征检测——SIFT与SURF示例
ReadyGo!!!的博客
02-01 1万+
python+OpenCV笔记（三十二）：特征检测——SIFT与SURF示例
08- OpenCV进行图像的特征检测 (OpenCV系列) (机器视觉)
March_A的博客
01-08 1911
推荐Shi-Tomasi角点检测Harris角点检测计算的稳定性和K有关, 不稳定, shi-tomasi是优化版)。三种特征检测算法对比:SIFT 最慢, 准确率最高SURF 速度比SIFT快些, 准确率差些ORB速度最快, 可以实时检测, 准确率最差.两种特征匹配方式:BFMatcherFLANN(处理大数据集时效果较好)暴力特征匹配单应性矩阵的应用, 查找对应图形:(图像查找)直接读取为灰度图Harris角点检测shi-tomasi角点检测坐标画点cv2.circle。
SIFT（尺度不变特征变换）含代码
优快云_Yangk的博客
10-18 1120
sift
【嵌入式应用11】SIFT原理与应用初探
qq_34591921的博客
05-26 424
SIFT原理与应用初探: 1.验证旋转不变性 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt 使用cv2.xfeatures2d.SIFT_create()实例化SIFT函数,并且设置FLANN参数设计 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # FLANN 参数设计 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm = FLANN
opencv学习——cv2.xfeatures2d.SIFT_create().detectAndCompute()
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ei1990的博客
10-19 3万+
import cv2 import numpy as npdef SIFT(img): I = cv2.imread(img) # gray = cv2.cvtColor(I, cv2.COLOR_BGR2GRAY) descriptor = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() (kps, features) = descriptor.dete
智能图像处理中常用的代码
Fjourney的博客
12-21 432
SIFT角点检测import cv2#轮廓提取import cv2#对比度增强import cv2#透视变换import cv2plt.show()
自主实现SIFT算法的Python图像处理工具
描述部分则提供了关于该项目的功能和特点：它是一个用于图像处理的工具，具体实现了一个著名的图像处理算法——尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，简称SIFT）。标签部分则直接标示了三个关键词...
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