OpenCV实现中的SIFT方向

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于图像特征提取和匹配的算法。它能够在不同尺度和旋转角度下提取出稳定的特征点，并且对于光照变化和视角变化具有一定的鲁棒性。

SIFT算法的主要步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、关键点描述和特征点匹配。

尺度空间极值检测：通过在不同尺度下使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算图像的高斯差分，找到尺度空间中的极值点。
关键点定位：在尺度空间极值点的基础上，通过对极值点周围的像素进行拟合，剔除低对比度和边缘响应较强的点，得到稳定的关键点。
方向分配：为每个关键点分配主方向，以提高特征点的鲁棒性。通过计算关键点周围像素的梯度方向直方图，选择主方向作为关键点的方向。
关键点描述：使用关键点周围的图像区域计算特征描述子，描述子包括关键点的尺度、方向以及局部图像的梯度信息。通常使用128维的向量表示描述子。
特征点匹配：通过计算不同图像的特征点描述子之间的距离，使用比值测试或最近邻算法进行特征点匹配。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法实现。在OpenCV中，可以使用SIFT算法实现图像特征提取和匹配。

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OpenCV SIFT特征算法详解与使用

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冷知识 | OpenCV绘制带箭头方向的线段

点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识引子我根据一个矩形进行了各种角度旋转，就想通过绘制一个带方向的线段表示它，通过旋转矩阵很容易的获取了两个点坐标...，但是很快遇到了一个新问题，怎么绘制那个箭头，就是带箭头的线段，OpenCV中的cv.line函数只支持绘制不带箭头的线段，于是我决定重复造轮子手动版实现带箭头的线段绘制因为我知道opencv有个函数是...line无法支持绘制带箭头的直线，于是网上一通猛搜，发现一个哥们博客写OpenCV3如何绘制带箭头的线段，C++的代码！...OpenCV中的函数是： void cv::arrowedLine( InputOutputArray img, # 输入图像 Point pt1, # 线段端点 Point...Pytorch轻松实现经典视觉任务教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4

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OpenCV 入门教程：SIFT和SURF特征描述

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OpenCV中基于Retinex的图像增强实现

需要注意的是，最后一步量化的过程中，并不是将 Log[R(x,y)] 进行 Exp 化得到 R(x,y) 的结果，而是直接将 Log[R(x,y)] 的结果直接用如下公式进行量化： ?...Mat::convertTo函数该函数能改变图像的深度，而且可以实现原地改变。但是不能改变图像的通道数。...Vec2b—表示每个Vec2b对象中,可以存储2个char(字符型)数据 Vec3b—表示每一个Vec3b对象中,可以存储3个char(字符型)数据,比如可以用这样的对象,去存储RGB图像中的...Vec4b—表示每一个Vec4b对象中,可以存储4个字符型数据,可以用这样的类对象去存储—4通道RGB+Alpha的图 SSR算法实现 void SingleScaleRetinex(...//高斯模糊，当size为零时将通过sigma自动进行计算 GaussianBlur(doubleImage, gaussianImage, Size(0, 0), sigma); //OpenCV

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OpenCV特征点检测------Surf（特征点篇）

同理，x和y方向的二阶混合偏导模板如下所示：上面讲的这么多只是得到了一张近似hessian行列式图，这类似sift中的DOG图，但是在金字塔图像中分为很多层，每一层叫做一个octave，每一个octave...Sift选取特征点主方向是采用在特征点领域内统计其梯度直方图，取直方图bin值最大的以及超过最大bin值80%的那些方向做为特征点的主方向。 ...构造surf特征点描述算子在sift中，是在特征点周围取16*16的邻域，并把该领域化为4*4个的小区域，每个小区域统计8个方向梯度，最后得到4*4*8=128维的向量，该向量作为该点的...在surf中，也是在特征点周围取一个正方形框，框的边长为20s(s是所检测到该特征点所在的尺度)。该框带方向，方向当然就是第4步检测出来的主方向了。...加入属性表的链接器熟悉的输入中，其中x换成你当前opencv的版本号。

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【图像配准】SIFT算法原理及二图配准拼接

SIFT主要是用来提取图像中的关键点。相比于其它角点检测算法(如Harris和shi-toms)，SIFT算法具有角度和尺度不变性，换句话说就是不容易受到图像平移、旋转、缩放和噪声的影响。...SIFT算法实践下面进入到SIFT的编程实践，OpenCV的提供了非常方便的调用接口。不同版本的OpenCV接口可能会略有区别，下面使用的OpenCV版本为4.5.4.60。...关键点检测下面这段程序实现了一幅图片的关键点检测。...参考利用 SIFT 实现图像拼接 https://blog.csdn.net/itnerd/article/details/89157849 OpenCV中KeyPoint类 https://blog.csdn.net...算法原理实现 https://blog.csdn.net/weixin_48167570/article/details/123704075 基于OpenCV全景拼接（Python）https://cloud.tencent.com

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OpenCV特征点检测------ORB特征

to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文，不过OpenCV2.3RC中已经有了实现，WillowGarage有一个talk也提到了这个算法，因此我不揣浅陋...ECCV 2010 注意在BRIEF eccv2010的文章中，BRIEF描述子中的每一位是由随机选取的两个像素点做二进制比较得来的。...FAST应用的很多了，是出名的快，以防有人不知道，请看这里：在Sift的方案中，特征点的主方向是由梯度直方图的最大值和次大值所在的bin对应的方向决定的。略嫌耗时。...在ORB的方案中，特征点的主方向是通过矩（moment）计算而来，公式如下：有了主方向之后，就可以依据该主方向提取BRIEF描述子。...但是这样只求速度的特征描述子，一般都是应用在实时的视频处理中的，这样的话就可以通过跟踪还有一些启发式的策略来解决尺度不变性的问题。关于计算速度： ORB是sift的100倍，是surf的10倍。

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CVPR 2020｜打脸SOTA！不能忍，谷歌发起图像匹配挑战赛

号称SOTA的论文有时连20年前的技术还不如呢！请看下面的图像匹配结果： ? 左侧为CVPR 2019 SOTA 局部特征描述子D2-Net算法 + RANSAC（OpenCV中的实现）的结果。...所以谷歌在CVPR 2020 发起了这次图像匹配挑战赛，该比赛提供的数据集超过2.5万幅图像，包含精确的姿态和方向标注。 ?...DoG即SIFT中的检测子，HardNet为NIPS 2017 的基于深度学习的局部特征描述子技术。 ? 在多视角图像匹配测试中，引入了多个度量标准。...这也是本次大赛的重要看点。值得一提的是，算法是算法，实现是实现！即使同样实现的是SIFT算法中的DoG关键点检测，OpenCV 和 VLFeat 也有相当的差距，请看下图： ?...VLFeat中的DoG比OpenCV好了不止一点点。 So，这就有点乱了！总之，这是一个很有意义、很有价值、很有看头、很值得参加的比赛。

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OpenCV特征点检测——ORB特征

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基于图像识别的自动化

在维基百科中可以查到，针对不同的特征形态有很多不同的特征检测算法。维基百科中的特征检测最著名的特征检测算法莫过于 SIFT 和 SURF 了。...SIFT 特征点检测使用以下代码（来源：opencv-python-tutroals）可以画出一张图片的 SIFT 特征点。...) cv2.imwrite('sift_keypoints.jpg',img) 使用 OPENCV 画出的 SIFT 特征点 SIFT 特征点包含很多属性：坐标，邻域范围，方向，关键点强度的响应等。...总结一下，使用模板匹配 matchTemplate可找到最佳匹配位置，前提是图片方向一致。使用 SIFT 特征点匹配去噪算法，可找到两张图的特征点匹配度。...附：图像对比的 python 代码运行环境：Python2.7 opencv2.4(opencv3.X 版本去除了 SIFT 等代码，需要另外安装库才支持，非常麻烦)，opencv2.4 安装方法：http

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opencv︱opencv中实现行人检测：HOG+SVM（二）

接：opencv︱HOG描述符介绍+opencv中HOG函数介绍（一）相关博文：Recorder︱图像特征检测及提取算法、基本属性、匹配方法转载于：Opencv HOG行人检测...源码分析(一)和HOG：从理论到OpenCV实践 HOG+SVM是传统计算机视觉中的经典组合模型。...对每一个cell,算出每一点的梯度方向和模，按梯度方向增加对应bin的值，最终综合N个cell的梯度直方图形成一个高维描述子向量。实际实现的时候会有各种插值。...---- 二、opencv实现的code #include #include #include...，这个getDefaultPeopleDetector是默认模型，这个模型数据在OpenCV源码中是一堆常量数字，这些数字是通过原作者提供的行人样本INRIAPerson.tar训练得到的。

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引言及特征点监测器前面提到的SURF与SIFT特征检测器与描述子，其实都是OpenCV扩展模块xfeature2d中的内容，而在OpenCV本身包含的feature2d模块中也包含了几个非常有用的特征检测器与描述子...=11 AKAZE=12 其中，3、4本来是SIFT与SURF的，但在OpenCV3.x中，它们已经被移到扩展模块中了。...1.ORB检测器与描述子 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是OpenCV实验室于2011年开发出来的一种新的特征提取算法，相比较于SIFT与SURF， ORB...，从而得到尺度空间的每一层；采样的方法与SIFT类似，对每一层实现候选点的定位与过滤以实现关键点的提取；然后再使用与SURF求解方向角度类似的方法实现旋转不变性特征，最终生成AKAZE...OpenCV4Android中feature2d检测器与描述子的使用基于feature2d中的检测器对象实现对象关键点检测的演示代码： FeatureDetector detector = null;

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