SURF匹配python实现

本文介绍如何使用SIFT算法检测并计算图像特征,再通过FLANN算法进行特征匹配,实现两幅图像的匹配过程。使用的是OPENCV3.1.0及以下版本,针对middlebury上的示例图片进行实验。

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Created on Thu Jun 20 16:25:27 2019
推荐使用OPENCV 3.1.0及以下版本
两幅png为middlebury上面的示例图片
@author: zhangzhicheng
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import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
leftImage = cv2.imread('E:\\stereovisioncoding\\SemiGlobalMathingImplementationmatlab\\image_left.png')
rightImage = cv2.imread('E:\\stereovisioncoding\\SemiGlobalMathingImplementationmatlab\\image_right.png')

#创造sift
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(leftImage, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(rightImage, None)#返回关键点信息和描述符

 
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
indexParams = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
searchParams = dict(checks = 50)#指定索引树要被遍历的次数

flann = cv2.FlannBasedMatcher(indexParams, searchParams)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
matchesMask = [[0,0] for i in range(len(matches))]
print("matches", matches[0])
for i, (m,n) in enumerate (matches):
    if m.distance < 0.07*n.distance:
        matchesMask[i] = [1,0]

drawParams = dict(matchColor = (0, 255, 0), singlePointColor=None,
                  matchesMask = matchesMask, flags = 2)#flag=2只画出匹配点,flag=0把所有的点都画出
resultImage = cv2.drawMatchesKnn(leftImage,kp1,rightImage,kp2,matches,None,**drawParams)
plt.imshow(resultImage)
plt.show()

 

 

### 回答1: Surf(Speeded Up Robust Features)是一种计算机视觉领域中常用的特征提取算法,用于检测图像中的关键点。下面是Surf算法的Python实现步骤: 1. 导入必要的库:需要导入OpenCV库来实现Surf算法。 2. 读取图像:使用OpenCV的`cv2.imread()`函数读取待处理的图像。 3. 转换为灰度图像:使用OpenCV的`cv2.cvtColor()`函数将彩色图像转换为灰度图像。 4. 创建Surf对象:使用OpenCV的`cv2.xfeatures2d.SURF_create()`函数创建Surf对象。 5. 计算关键点和描述符:使用Surf对象的`detectAndCompute()`函数计算图像中的关键点和相应的描述符。 6. 可选步骤:可以使用Surf对象的其他属性和方法来进一步处理和分析关键点和描述符,例如移除重复的关键点、提取特定类型的关键点等。 7. 绘制关键点:使用OpenCV的`cv2.drawKeypoints()`函数将关键点绘制在图像上。 8. 显示图像:使用OpenCV的`cv2.imshow()`函数显示包含关键点的图像。 9. 保存图像:使用OpenCV的`cv2.imwrite()`函数将包含关键点的图像保存为文件。 以上就是通过Python实现Surf算法的基本步骤。通过这些步骤,我们可以在图像中检测到关键点,并利用这些关键点进行图像识别、特征匹配等应用。 ### 回答2: surf算法是一种用于图像特征提取的算法,它可以检测图像中的关键点,并计算这些关键点的特征描述子。下面是surf算法的Python实现过程: 1. 首先,需要导入相关的库和模块,比如OpenCV,numpy等。 2. 使用OpenCV的`cv2.imread()`函数读取待处理的图像,并将其转换为灰度图像。 3. 使用`cv2.SURF_create()`函数创建一个SURF对象,对于这个对象可以设置许多参数,比如尺度空间的大小、最小曲率、关键点的阈值等。 4. 使用SURF对象的`detectAndCompute()`函数,对图像进行关键点检测和计算特征描述子。这个函数的输入参数是灰度图像,返回的是关键点和描述子。 5. 可以使用`cv2.drawKeypoints()`函数将关键点绘制到图像上,以便观察和分析。 6. 可以使用`cv2.imshow()`函数显示图像,以及绘制好的关键点。 7. 最后,使用`cv2.waitKey()`函数等待用户按下键盘上的任意键,以关闭图像窗口。 这就是SURF算法的Python实现过程。实际应用中,我们可以根据需要调整参数,比如阈值、尺度空间等,来获得更好的结果。同时,还可以将SURF特征用于图像匹配、目标识别等任务中。 ### 回答3: SURF(加速稳健特征)算法是一种用于图像特征匹配的计算机视觉算法。下面是使用Python实现SURF算法的一般步骤: 1. 安装依赖库:使用Python之前,需要安装NumPy、OpenCV和scikit-image等必要的库。 2. 导入库和图像:导入所需的库,如cv2、numpy和matplotlib.pyplot,并加载要处理的图像。 3. 构建SURF对象:使用cv2.xfeatures2d模块中的SURF_create()函数创建一个SURF对象(如,`surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create()`)。 4. 寻找关键点和描述符:使用SURF对象的`detectAndCompute()`函数在输入图像中寻找关键点并计算其描述符。将图像传递给该函数,并将关键点和描述符分别存储在两个变量中(如,`keypoints, descriptors = surf.detectAndCompute(image, None)`)。 5. 可选:绘制关键点:使用cv2.drawKeypoints()函数将关键点绘制在原始图像上,以便可视化(如,`image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None, (0, 0, 255), 4)`)。 6. 特征匹配:对于两个图像,分别提取出每个图像的关键点和描述符。使用cv2.FlannBasedMatcher()创建一个特征匹配器,然后使用其`match()`函数找到两个图像之间的匹配点(如,`matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2)`)。 7. 可选:绘制匹配结果:使用cv2.drawMatches()函数绘制匹配结果的可视化图像(如,`matched_image = cv2.drawMatches(image1, keypoints1, image2, keypoints2, matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)`)。 8. 显示结果:使用matplotlib中的`imshow()`函数显示处理后的图像或匹配结果。 这是一个简化的SURF算法实现过程。注意,实际的代码可能还需要处理一些预处理、参数调整、错误处理等其他步骤。
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