SHIFT特征提取

最新推荐文章于 2021-09-17 00:01:53 发布
转载 最新推荐文章于 2021-09-17 00:01:53 发布 · 3k 阅读 · 0



、、、、、

http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7639681

opencv3.3 shift特征点提取，图像拼接
06-05
vs2015 开发环境，opencv3.3 shift算法特征点提取，图像拼接。
SIFT特征提取
bblingbbling的博客
01-17 7801
SIFT特征提取概述算法原理及流程建立高斯差分金字塔极值点检测确定关键点的主方向构建关键点描述符 概述 SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。 SIFT (Scale-invariant feature transform)， 尺度不变特征转换，是一种图像局部特征提取算法，它通过在不同的尺度空间中寻找极值点（特征点，关键点）的精确定位和主方向，构建关键点描述符来提取特征。SIFT提取的关键点具有尺度不变性、旋转不变性，而且不会因光照、仿射变换和噪音等因素而干扰。 SIFT所查找
SIFT特征提取分析
热门推荐
Rachel Zhang的专栏
06-06 63万+
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下：算法描述SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能
PCA-Shift（特征点篇）
小熊不去实验室
08-31 6302
SIFT 后来有两种扩展，都用到PCA的概念。 1. PCA-SIFT    PCA-SIFT与标准sift有相同的亚像素位置（sub-pixel），尺度（scale）和主方向（dominant orientations），但在第4步计算描述子的时候，它用特征点周围的41×41的像斑计算它的主元，并用PCA-SIFT将原来的2×39×39维的向量降成20维，以达到更精确的表示方式  一
基于shift特征提取的图片配准和拼接仿真-源码
09-30
本压缩包提供的"基于shift特征提取的图片配准和拼接仿真_源码"是针对这两个概念的具体实现。下面将详细介绍这个项目涉及的关键知识点。 1. 图片配准： 图片配准是指将两幅或多幅图像对齐，使其具有相同的空间坐标...
图像的SIFT特征提取和配准MATLAB仿真,含仿真操作录像
04-05
2.领域：SIFT特征提取和配准 3.内容：图像的SIFT特征提取和配准MATLAB仿真。 [frames1,descr1,gss1,dogss1] = do_sift( I1, 'Verbosity', 1, 'NumOctaves', 4, 'Threshold', 0.1/3/2 ) ; %0.04/3/2 [frames2,descr2...
基于Mean Shift的大车车型分类特征提取 (2009年)
05-31
针对车流量大的多车道路面，从可实现的角度出发根据统计分析提出了以车体结构区间和颜色为基础的3个能有效区分大客车和大货车的特征，并提出了一种以Mean Shift与抗干扰边缘检测相结合的特征提取方法．该方法首先在...
提取人脸图像中的特征点知识准备之一SHIFT特征.pptx
10-23
计算机视觉技术中，特征提取是理解图像内容的基础，它涉及到从图像中抽取有意义的信息，这些信息能够以某种形式表示图像的本质特征。图像特征是图像中那些与其他部分有所区分的、具有代表性的属性，可以是颜色、纹理...
咸鱼哥学PythonOpenCV之sift特征提取
weixin_45885232的博客
07-18 1235
sift特征提取，是获取特征值的一种重要方法，目前在OpenCV3.4.3以上的版本中已经不能使用，因此，要使用本方法需要对OpenCV进行降级，并安装指定的版本： pip uninstall opencv-python pip install opencv-python == xxx pip install opencv-contrib-python==xxx 其中xxx是版本号 sift特征提取涉及到以下几个部分： 图像尺度空间 图像尺度空间，指的是让机器对物体在不同的尺度下有一个统一的认识，需要考虑
图像匹配点查找代码。用c++写的sift查找特征点的算法代码。思路清晰，注释明确。
04-06
图像匹配点查找代码。用c++写的sift查找特征点的算法代码。思路清晰，注释明确。
meanshift算法跟踪与shift算法特征点检测
12-04
可以运行的meanshift算法跟踪与shift算法特征点检测程序，包含GUI界面程序，用前阅读readme.txt
matlab sift特征提取
10-21
本人也是刚刚学习，代码亲字试过，希望对大家有帮助，大家一起学习交流，我也是从别人那考来的代码
SHIT在MATLAB中的实现
03-16
SHIT算法在ＭＡＴＬＡＢ实现，运行代码可以实现图像的匹配
一种特征提取代码
04-17
用SIFT算法提取图像的特征，算法已经运行过，可以使用，对于初学SIFT的很有帮助
机器学习进阶-图像特征sift-SIFT特征点 1.cv2.xfeatures2d.SIFT_create(实例化sift) 2. sift.detect(找出关键点) 3.cv2.drawKey...
weixin_34351321的博客
02-21 5916
1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明：sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None) 找出图像中的关键点 参数说明: kp表示生成的关键点，gray表示输入的灰度图， 3. ret = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) 在图中画出关键点 参数说明：...
sift特征概述
Du_Shuang的博客
09-12 1648
参考博客： https://www.cnblogs.com/starfire86/p/5735061.html https://blog.youkuaiyun.com/happyer88/article/details/45817305 https://blog.youkuaiyun.com/shiyongraow/article/details/78296710 http://www.360doc.com/co...
pandas使用shift方法进行特征差分
data+scenario+science+insight
09-17 389
pandas使用shift方法进行特征差分 目录 pandas使用shift方法进行特征差分 #向后偏移一步差分 #向前偏移一步差分 #向后偏移一步差分 import pandas as pd # dataframe of stock values df = pd.DataFrame({ 'Open': [551.27, 543.22, 529.2, 519.85, 523], 'Close': [546.13, 537.41, 516.71, 5...
mean shift：从图像分割到特征空间分析
for ONE
10-20 2745
mean shift：从图像分割到特征空间分析 一种求特征空间概率密度函数局部极大值的非参数化方法，不只是用于图像分割。
python shift特征点提取匹配
最新发布
03-20
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用Python进行特征点提取与匹配，特别是使用OpenCV中的SIFT、SURF和ORB算法。首先，我得回忆一下这些算法的基本概念和它们在OpenCV中的实现情况。 用户提供的参考引用提到，SIFT和ORB在OpenCV官方包中支持，而SURF因为专利问题需要安装opencv-contrib-python。所以，我应该先指导用户安装正确的库，并注意版本兼容性。例如，安装3.4.2.17版本，因为某些版本的SIFT可能在新版本中被移到non-free模块。 接下来，步骤应该包括：安装必要的库、特征点检测、计算描述子、特征匹配以及优化匹配结果。每个步骤需要给出具体的代码示例，并解释参数的作用，比如nfeatures、nOctaveLayers等。对于SIFT和SURF，可能需要使用cv2.xfeatures2d模块，但根据OpenCV版本的不同，可能会有变化，需要确认当前版本的用法。 用户可能对各个算法的区别和应用场景感兴趣，比如SIFT更精确但速度慢，ORB更快但适合实时应用。在代码示例中，需要分别展示如何调用这些算法，并说明它们的优缺点。 关于特征匹配方法，用户提到了暴力匹配和FLANN。需要解释两者的区别，比如暴力匹配计算所有可能的对应关系，而FLANN使用近似算法加速。同时，RANSAC用于剔除误匹配点，这一步需要结合findHomography函数来演示如何优化匹配结果。 还要注意代码中的关键点转换，比如drawMatches函数可能需要处理关键点的坐标转换，特别是从cv2.KeyPoint对象中提取坐标点。此外，版本兼容性是一个常见问题，例如在OpenCV 4.x中，SIFT可能需要通过cv2.SIFT_create()来创建，而在旧版本中可能有所不同，需要提示用户根据版本调整代码。 最后，生成的相关问题需要涵盖安装问题、算法选择、性能优化和应用场景，这样用户可以根据需要进一步探索。同时，引用文献需要正确对应到参考内容，确保信息的准确性。</think>### Python特征点提取与匹配实现步骤 #### 一、环境配置 1. 安装OpenCV扩展包（需支持SIFT/SURF） ```bash pip uninstall opencv-python pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17 ``` 注意：新版本OpenCV中SIFT已移至主库，可使用`cv2.SIFT_create()`[^1] #### 二、特征点处理流程 1. **特征检测器创建** ```python # SIFT检测器 sift = cv2.SIFT_create(nfeatures=500, nOctaveLayers=3) # ORB检测器 orb = cv2.ORB_create(nfeatures=1000, scaleFactor=1.2) # SURF检测器（需专利授权） surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create(hessianThreshold=400) ``` 2. **关键点与描述子计算** ```python img = cv2.imread('image.jpg', 0) kp, des = sift.detectAndCompute(img, None) # 返回关键点和128维描述子 ``` 3. **特征匹配方法** ```python # 暴力匹配器 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True) matches = bf.match(des1, des2) # FLANN快速匹配（适合大数据量） FLANN_INDEX_KDTREE = 1 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) ``` 4. **匹配结果优化** ```python # RANSAC去除误匹配 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) matches_mask = mask.ravel().tolist() ``` #### 三、算法对比 | 算法 | 特征维度 | 速度 | 专利状态 | 适用场景 | |------|---------|------|---------|---------| | SIFT | 128维 | 慢 | 已过期 | 高精度匹配 | | SURF | 64维 | 较快 | 需授权 | 实时性要求较高 | | ORB | 32/256维| 最快 | 免费 | 移动端/实时应用 | #### 四、完整示例代码（SIFT+FLANN+RANSAC） ```python import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread('box.png',0) img2 = cv2.imread('box_in_scene.png',0) # 特征检测 sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None) # FLANN匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 1 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2) # Lowe's比率测试 good = [] for m,n in matches: if m.distance < 0.7*n.distance: good.append(m) # 几何验证 if len(good)>10: src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0) matches_mask = mask.ravel().tolist() # 绘制内点 draw_params = dict(matchColor=(0,255,0), singlePointColor=None, matchesMask=matches_mask, flags=2) result = cv2.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,good,None,**draw_params) cv2.imshow('Matches', result) cv2.waitKey(0) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值