Python opencv 3 SIFT特征提取 - 腾讯云开发者社区

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使用 OpenCV 的 SIFT 图像特征提取和匹配

一种流行的特征提取算法是尺度不变特征变换 (SIFT)，它被广泛用于检测和描述对尺度、旋转和光照变化不变的稳健特征的能力。...在本文中，我们将探讨如何将 SIFT 与流行的开源计算机视觉库 OpenCV 一起用于图像特征提取和匹配。输入图像：让我们首先加载要在其上执行特征提取和匹配的输入图像。...我们可以使用 OpenCV 的内置函数来读取和显示图像。...下面是如何在 Python 中执行此操作的示例： import cv2 # Load input image input_image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2...OpenCV 提供了一个cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数来创建我们可以用于特征提取的 SIFT 对象。我们可以指定各种参数，例如要检测的关键点数、倍频程数和对比度阈值。

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C++ OpenCV特征提取之SIFT特征检测

前言前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》，这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。...---- 构造函数 cv::xfeatures2d::SIFT::create( int nfeatures = 0, int nOctaveLayers = 3, --高斯金字塔乘积数...--sift，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?...记得我们要加上opencv2\xfeatures2d.hpp 使用SIFT检测，其实红框里面是我们定义的参数，可以修改一下参数进行变化 ? 运行效果 ?...以上就是SIFT的介绍。

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SIFT特征提取分析(附源码)

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，仍然能够得到好的检测效果...s=3的情况在极值比较的过程中，每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的，为了满足尺度变化的连续性（下面有详解），我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了 3 幅图像，高斯金字塔有每组S+3层图像...k2σ,k3σ（只有左右都有才能有极值），那么下一octave中（由上一层降采样获得）所得三项即为2kσ,2k2σ,2k3σ，其首项2kσ=24/3。...刚好与上一octave末项k3σ=23/3尺度变化连续起来，所以每次要在Gaussian space添加3项，每组（塔）共S+3层图像，相应的DoG金字塔有S+2层图像。

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OpenCV图像匹配算法之sift

//utils.h #ifndef _UTILS_H #define _UTILS_H #include opencv2/opencv.hpp> #include opencv2/...features2d/features2d.hpp> #include opencv2/core/core.hpp> #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp...> #include opencv2\nonfree\nonfree.hpp> using namespace cv; // ORB settings const int ORB_MAX_KPTS...j) = *(img1.ptr(i)+3*j); *(img_com.ptr(i)+3*j+1) = *(img1.ptr...img_com_sift = Mat(Size(img1.cols*2,img1.rows),CV_8UC3); if(show == true) { draw_inliers

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使用openCV提取sift；surf；hog特征

cv2.SIFT() cv2.SURF() cv2.HOGDescriptor() 使用cv2.SIFT的一个样例：(cv2.SURF使用与之类似) #coding=utf-8 import cv2...detector sift = cv2.SIFT() # find the keypoints and descriptors with SIFT kp1, des1 = sift.detectAndCompute...visualization h1, w1 = img1.shape[:2] h2, w2 = img2.shape[:2] view = sp.zeros((max(h1, h2), w1 + w2, 3)...print m.queryIdx, m.trainIdx, m.distance color = tuple([sp.random.randint(0, 255) for _ in xrange(3)...cv2.imshow("view", view) cv2.waitKey() cv2.HOGDescriptor()的例子：还可以参考：https://www.programcreek.com/python

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OpenCV SIFT特征算法详解与使用

夸张一点的说SIFT算法涵盖了图像特征提取必备的精髓思想，从特征点的检测到描述子生成，完成了对图像的准确描述，早期的ImageNet比赛中，很多图像分类算法都是以SIFT与HOG特征为基础，所有SIFT...SIFT特征提取归纳起来SIFT特征提取主要有如下几步：构建高斯多尺度金字塔关键点精准定位与过滤关键点方向指派描述子生成构建高斯多尺度金字塔常见的高斯图像金字塔是每层只有一张图像，大致如下：...关键点精准定位与过滤对得到的每层DOG图像，计算窗口3x3x3范围除去中心点之外的26点与中心点比较大小，寻找最大值或者最小值（极值点），如下图： ?...OpenCV中调用 OpenCV已经实现了SIFT算法，但是在OpenCV3.0之后因为专利授权问题，该算法在扩展模块xfeature2d中，需要自己编译才可以使用，OpenCV Python中从3.4.2...之后扩展模块也无法使用，需要自己单独编译python SDK才可以使用。

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python SIFT算法

这里的cv2是：opencv-contrib-python 3.4.2.16，3.4.3以上的版本有算法保护，无法直接调用SIFT算法 import numpy as np import cv2 from.../hmi.sharp_720s.1.20100504_160000_TAI.magnetogram.jpg' sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() img = cv2....imread(imgname) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) kp,des = sift.detectAndCompute(img,None)...)) # 打印点坐标 cv2.imshow('point',img1) cv2.waitKey(0) 以下是根据SIFT关键点的灰度值进行分类： import numpy as np import...) kp, des = sift.detectAndCompute(img, None) # 关键点，SIFT特征向量 im = Image.open(imgname) # Can be many

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Python数据分析中图像处理的实用技术点：图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述

本文将详细介绍Python数据分析中图像处理的实用技术点，包括图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述等。图片1....以下是一些常见的图像加载与保存技术：1.1 使用PIL库加载与保存图像PIL（Python Imaging Library）是Python中常用的图像处理库，可以方便地加载和保存各种格式的图像文件。...= cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta)3....特征提取与描述特征提取与描述是从图像中提取关键信息或描述性特征的过程，用于后续的图像分类、目标检测等任务。...import cv2# 提取关键点及其特征描述sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute

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用Python实现OpenCV特征提取与图像检索 | Demo

特征提取的算法有很多，最常用的有：SURF、ORB、SIFT、BRIEF等。这些算法大多是基于图像梯度的。...为了简化安装需求，本教程使用的是KAZE描述符，因为其他描述符在python的基础OpenCV库中没有提供。...中的大多数特征提取算法的python接口都相同，所以如果你想要使用SIFT特征，只需要用SIFT_create替换KAZE_create就行。...random images # 随机获取3张图 sample = random.sample(files, 3) batch_extractor...-3c59796bf774 （本文为AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者。）

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C++ OpenCV特征提取之扩展LBP特征提取

前言前面我们学习了《C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取》，用的是基本的LBP特征的提取，这次我们接着上次的代码，来看看扩展的ELBP的特征提取。...对于3×3邻域内8个采样点来说，二进制模式由原始的256种减少为58种，即：它把值分为59类，58个uniform pattern为一类，其它的所有值为第59类。这样直方图从原来的256维变成59维。...这样，3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数，即得到该窗口中心像素点的LBP值；然后计算每个cell的直方图，即每个数字（假定是十进制数LBP值）出现的频率；然后对该直方图进行归一化处理。...代码演示接前面那个项目opencv-LBP，因为在ELBP里面演示用到了createtrackbar，需要加载函数进来，所以我们把原来的Mat都移到了顶端，然后定义一下trackbar的基本属性。...上图为值为17时可以看到，扩展的LBP算法比基本的LBP特征提取的更为明显一些。关键代码里面的写法不太好理解，我里面也有一知半解的东西，也是先做了后再研究吧。

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使用OpenCV与sklearn实现基于词袋模型(Bag of Word)的图像分类预测与搜索

基于OpenCV实现SIFT特征提取与BOW(Bag of Word)生成向量数据，然后使用sklearn的线性SVM分类器训练模型，实现图像分类预测。...Python OpenCV扩展模块中的SIFT特征提取接口，就可以提取图像的SIFT特征点与描述子。...其中SIFT特征提取算法主要有如下几步： 1.构建高斯金子塔图像，寻找极值点 2.极值点亚像素级别定位 3.图像梯度与角度直方图建立 4.特征描述子建立 K-Means聚类方法 - 参见公众号以前的文章即可...OpenCV中KMeans算法介绍与应用代码实现，特征提取与训练模型导出 import cv2 import imutils import numpy as np import os from sklearn.svm...特征提取器 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 特征提取与描述子生成 des_list = [] for image_path in image_paths

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OpenCV的扩展包opencv_contrib的安装

近日想使用OpenCV里面的诸如SIFT、SURF之类的特征提取算法，结果突然发现OpenCV3.0.0这里并没有书上讲的关于SIFT的函数。...下载 opencv_contrib包独立于opencv的主体，发布在他的github上。直接在这里下载适合的版本即可。...BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON 选项才能有python接口。...如果是直接复制cv2.so文件到python的路径的话则会报“AttributeError: 'module' object has no attribute 'SIFT'”之类的错误。...README的解读他这里的README很有意思，不仅介绍了他的安装方法，而且也介绍了为什么我们会把很多比较厉害的模块（比如SIFT,SURF等）单独放在一个地方，而不把他融入OpenCV的主体程序：

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OpenCV(3.2)+Python(3

1.1 Getting Started with Images ---- 博主最近由于项目需求，需要学习OpenCV，在查看并试验了几种语言之后决定用Python作为开发语言。...所以博主梳理近期学习OpenCV官方文档的过程，并且用博客记录下来（官方文档的第一部分是关于opencv的安装，这里不做介绍，直接进入第二部分）。...这篇博客先从OpenCV官方文档第二部分(Gui Features in OpenCV)开始，在这个部分官方文档给我们介绍了三个函数。...使用 Matplotlib（请参考Matplotlib Plotting Styles and Features） Matplotlib 是python的一个绘图库，它提供了大量的绘图方法。...注意：在OpenCV中彩色图片是以BGR模式加载的，但在matplotlib中是以RGB模式。所以如果用OpenCV读取一张彩色图片在matplotlib中将无法正常显示。

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Python-OpenCV(3)

三通道)图像的R、G、B分量 Answer： (1) 使用cv函数，cv2.split() (2) numpy数组观点，R、G、B分量就是此三维矩阵的第三、第二、第一维的分量值嘛(OpenCV...IMREAD_COLOR) In [8]: B = img[:, :, 0] In [9]: B.shape Out[9]: (220, 298) In [10]: cv2.imshow('B', B) (python...(220, 293, 3) In [69]: img3=cv2.resize(img1, (293,220)) # 必须大小一样才可以进行叠加，不然数组越界嘛 In [70]: print img3....shape,img2.shape (220, 293, 3) (220, 293, 3) In [71]: img4=cv2.addWeighted(img3,0.7,img2,0.3,0) #...In [73]: img4.shape Out[73]: (220, 293, 3) 结果： ?

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【机器学习】探秘图像处理与分类：运用C++结合OpenCV实现智能视觉识别技术

打开终端，运行以下命令： pip install opencv-python 如果你需要使用到OpenCV的额外模块，可以安装opencv-contrib-python包： pip install opencv-contrib-python...2.5 配置Python环境使用OpenCV 安装完成OpenCV后，我们可以在Python环境中导入cv2模块来使用OpenCV的功能。...BOWImgDescriptorExtractor> bowDE = new cv::BOWImgDescriptorExtractor( cv::FeatureDetector::create("SIFT..."), cv::DescriptorExtractor::create("SIFT"), matcher ); bowDE->setVocabulary(vocabulary); /...结尾使用C++结合OpenCV进行图像处理与分类是一项强大的技术，适用于多种实际应用场景。通过掌握基本的图像处理技术、特征提取和机器学习算法，开发者可以构建出高效且准确的图像分类系统。

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特征提取——局部特征-SIFT算法尺度不变性的理解

特征提取——局部特征参考这个就完事了局部特征不管原图尺度是多少，在包含了所有尺度的尺度空间下都能找到那些稳定的极值点，这样就做到了尺度不变！...sigma取的是1.5*,r取3*sigma 将图片先旋转到主方向，这个方向由于是用相同的信息得到的，所以总是指向同一方。...// #include "stdafx.h" #include opencv2/opencv.hpp> #include opencv2/features2d/features2d.hpp> #...includeopencv2/nonfree/nonfree.hpp> #includeopencv2/legacy/legacy.hpp> #include using namespace...; } //显示图像 imshow("image before", img); imshow("image2 before",img2); //sift

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C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取

代码演示我们再新建一个项目名为opencv--sift，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?...3.创建一个空的输出图像，大小是原来的宽度高度减2，因为3*3的算法最两边是算不到的，所以我们用减2的大小。 ? 4.根据源图的值计算LBP ? 5.输出图像 ? 然后我们看一下输出的结果 ?

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OpenCV4.5.x 中SIFT特征匹配调用演示

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 OpenCV4.4版本以后已经把SIFT跟SURF特征提取又重新get回来了，可以不需要编译OpenCV源码，直接下载官方预编译版本的就可以直接使用了...但是很多人还以为必须要编译源码才能使用SIFT特征检测的函数！如果还不知道SIFT特征是什么，就看这里的这篇文章就好啦。...OpenCV SIFT特征算法详解与使用 01 创建SIFT特征提取器下面就来验证一下是否真的可以了，请看步骤与过程，首先创建SIFT特征提取器，实现特征点跟描述子的提取，代码实现如下： // 创建...SIFT特征提取 auto detector = SIFT::create(); vector keypoints_obj, keypoints_sence; Mat descriptors_box...0, 0); obj_corners[1] = Point(box.cols, 0); obj_corners[2] = Point(box.cols, box.rows); obj_corners[3]

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快乐学AI系列——计算机视觉（5）图像分类和识别

相关要求：学员需要掌握Python编程基础，另外还需要有一定的线性代数、概率论基础传统图像分类算法的两种方法：SIFT特征+KNN分类器和HOG特征+SVM分类器。...SIFT特征+KNN分类器SIFT（Scale-invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）是一种用于图像特征提取的算法。...SIFT特征提取算法的核心思想是将图像中的特征点提取出来，然后将其描述成一组向量，这些向量可以描述特征点的方向、尺度、形状等特征信息，这些信息不受图像缩放、旋转等变换的影响。...OpenCV中提供了一个名为SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）的特征提取算法，可以用于提取图像中的关键点及其对应的特征描述符。...'''SIFT算法已经在OpenCV 4中被移除，如果使用OpenCV 4及以上版本，需要将代码中的 cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 替换为 cv2.SIFT_create(

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基于OpenCV全景拼接（Python）

翻译自https://www.pyimagesearch.com 基于OpenCV（Python）的图片拼接和全景图构建。“缝合”两张有重叠区域的图来创建一张全景图。...因为在处理关键点检测和局部不变性在OpenCV 2.4.X和OpenCV 3.X中有很大的不同，比如SIFT和SURF。这里将给出兼容两个版本的代码。...在我们的实现中用到了高斯差分（Difference of Gaussian (DoG)）关键点检测，和SIFT特征提取。...在第52行我们检测是否用了OpenCV 3.X，如果是，就用cv2.xfeatures2d.SIFT_create方法来实现DoG关键点检测和SIFT特征提取。...到这里，我们需要用SIFT关键字来初始化cv2.DescriptorExtractor_create，设置SIFT特征提取。

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使用 OpenCV 的 SIFT 图像特征提取和匹配

C++ OpenCV特征提取之SIFT特征检测

SIFT特征提取分析(附源码)

OpenCV图像匹配算法之sift

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【机器学习】探秘图像处理与分类：运用C++结合OpenCV实现智能视觉识别技术

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