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  • OpenCV SIFT特征算法详解与使用

    星标或者置顶【OpenCV学堂】干货文章与技术教程第一时间送达SIFT概述SIFT特征是非常稳定的图像特征,在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛,但是它的缺点也是非常明显,就是计算量比较大,很难实时,所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。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SIFTOpenCV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特征检测器sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() # 特征点提取与描述子生成kp1, des1 = sift.detectAndCompute(box,None)kp2,
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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。= 0.04, --对比度 double edgeThreshold = 10, --边缘阈值,一般默认10就行 double sigma = 1.6 ) 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?记得我们要加上opencv2xfeatures2d.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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  • OpenCV4.4 中SIFT特征匹配调用演示

    大家好,听说OpenCV4.4 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。如果你还不知道SIFT特征是什么,就看这里的这篇文章就好啦。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
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  • OpenCV Python和SIFT特性?

    有2个常量:cv2.SIFT_COMMON_PARAMS_AVERAGE_ANGLE和cv2.SIFT_COMMON_PARAMS_FIRST_ANGLE) 这让我困惑了一段时间。这与OpenCV的某些部分在C中而其他部分在C+中有关吗? P.S.:我也尝试过pyopencv(OpenCV
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  • 使用opencv生成来自SIFT的百分比相似度分数?

    在使用python(2.7.x)opencv(2.4.9)中的SIFT比较两幅图像后,我一直在试图找到一种方法来生成相似度得分(%)。我只能找到在比赛之间画线的例子。我该如何继续。
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  • OpenCV4.4刚刚发布!支持YOLOv4、EfficientDet检测模型,SIFT移至主库!

    先说一句:OpenCV 5 已经在路上了! 前言OpenCV 4.4.0 于2020年7月18日正式发布,不得不说OpenCV 作为最大开源的图像处理工具,提供的内容太全面了,对小白友好度很高。https:opencv.orgreleasesOpenCV 4.4.0 亮点精选:SIFT 迁移至主库(因为SIFT专利过期)支持YOLO v4支持EfficientDetOpenCV 4.4.0 一、SIFT??SIFT(尺度不变特征变换)算法已移至主库(因为SIFT的专利已过期)。SIFT 算法在谷歌学术上引用量已高达 19339 + 57536很多刚入门CV的同学,应该对传统算法不太熟悉。SIFT 中的金字塔思想,现在也被很多CNN网络参考和借鉴,主要用于解决 scale(尺度)问题。?
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  • 教程 | 看完即可搞定各种OpenCV环境搭建与源码编译问题

    起因我经常被问各种OpenCV开发环境文件,从OpenCV3到OpenCV4,从OpenCV源码编译到扩展模块编译,从SIFT支持到CUDA支持,从OpenCV C++版本到OpenCV-Python版本视频内容 当前我已经发布了八个OpenCV环境搭建的视频,包含了OpenCV C++ OpenCV-Python tensorflow安装,OpenCV源码编译与支持。分别如下:1.OpenCV3 源码编译与SIFT支持代码演示https:www.bilibili.comvideoav31462516 3.:https:github.comgloomyfish1998opencv_tutorial常见问题编译SIFT支持OpenCV3.4.1之后的版本,必须在cmake的时候选择non-free才可以添加SIFT模块支持,另外OpenCV-Python的扩展模块也已经remove掉SIFT支持,只有低版本才有,或者自己编译!
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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?
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  • sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()即使安装了contrib也无法正常工作

    所以我想尝试使用: sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 它出现了这个错误: cv2.error: OpenCV(3.4.3) C:projectsopencv-pythonopencv_contribmodulesxfeatures2dsrcsift.cppfunctionfeature is not implemented) This algorithm is patented and is excluded in this configuration; Set OPENCV_ENABLE_NONFREECMake option and rebuild the library in function cv::xfeatures2d::SIFT::create 我正在使用Python 3.5.0,opencv这是在我尝试安装TensorFlow之后发生的,我试过环顾四周并安装了opencv-contrib-python但是我仍然遇到同样的错误。提前谢谢你,如果我没有提供足够的信息,我会道歉
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  • 抠图专家要失业了?CV技术加持下的AR,实现隔空抠图复制粘贴

    3.确保文档有背景,如果背景空白SIFT可能无法进行正确的匹配。然后,利用 OpenCV SIFT 找出手机在电脑屏幕上对准的位置。只需要一张手机照片和截图,就可以得到准确的 x, y 屏幕坐标系。是一种不随图像尺度旋转变化而变化的特征,因此SIFT特征不会随着图像的放大缩小,或者旋转而改变,同时由于在提取特征时做的一些特殊处理,使得SIFT特征对于光照变化也有比较强的适应性。2020年3月6日专利到期,可以免费试用,OpenCV里就有。算法流程一般为:构建尺度空间、寻找极值点、筛选极值点、计算特征点的主方向、变换特征点维度。该工具使用 OpenCV SIFT 找出手机在电脑屏幕上对准的位置3 作者:不会写程序的设计师不是好艺术家前面也提到,这项工具的发明者是Cyril Diagne,其自称是艺术家、设计师、程序员,现居住在法国
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  • 图像配准:从SIFT到深度学习

    在本文中,我们首先介绍基于OpenCV的方法,然后介绍深度学习的方法。什么是图像配准图像配准就是找到一幅图像像素到另一幅图像像素间的空间映射关系。SIFT特征描述符对于均匀缩放,方向,亮度变化和对仿射失真不变的部分不会发生变化。SURF^5(Speeded Up Robust Features)是一个受SIFT启发的探测器和描述符。它由OpenCV实验室开发,是SIFT有效的免费替代品。AKAZE^9(Accelerated-KAZE)是KAZE^10快速版本。这些算法都可以在OpenCV中轻松使用。在下面的例子中,我们使用了AKAZE的OpenCV实现。其他算法的代码大致相同,只需要修改算法的名称。这些描述符的性能也优于类似SIFT的探测器,特别是在SIFT包含许多异常值或无法匹配足够数量特征点的情况下。?
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  • 一部手机,万物皆可复制粘贴,这位兼职写代码的设计师将AR玩出了新高度

    然后,利用 OpenCV SIFT 找出手机在电脑屏幕上对准的位置。只需要一张手机照片和截图,就可以得到准确的 x, y 屏幕坐标系。GitHub 地址:https:github.comcyrildiagnebasnet-http定位SIFT(Scale-invariant feature transform,尺度不变的特征变换)是一种用于关键点检测的算法,SIFT 算法检测到的关键点通常对光线、视角等变化相当稳健,甚至受视线遮蔽的影响也不大。SIFT 算法的另外一个优点就是计算速度非常快,基本可以满足实时运算。?SIFT 算法示例。图源:维基百科 URL:https:en.wikipedia.orgwikiScale-invariant_feature_transform 该工具使用 OpenCV SIFT 找出手机在电脑屏幕上对准的位置
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  • SIFT算法详解

    SIFT特征的信息量大,适合在海量数据库中快速准确匹配。 SIFT算法的特点有: 1. 附录1是用opencv2.2实现的二维高斯模糊和分离高斯模糊。表2.2为上述两种方法和opencv2.3开源库实现的高斯模糊程序的比较。? 3、尺度空间极值检测 尺度空间使用高斯金字塔表示。自认为是到目前为止,关于SIFT算法最为详尽的资料,现分享给你,望批评指正。 一同分享给你的还有同时实现的高斯模糊源码,sift算法源码,见附录1,2。源码使用vs2010+opencv2.2实现。官网的Rob Hess  SIFT源码 10、Opencv2.2 Andrea Vedaldi(UCLA VisionLab)实现的SIFT源码 http:www.vlfeat.org~vedaldicodesiftpp.html,  opencv2.3改用Rob Hess的源码 11、科学计算中的偏微分方程有限差分法 杨乐主编 12、维基百科SIFT词条:http:zh.wikipedia.orgzh-cnScale-invariant_feature_transform
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  • OpenCV 4.3 来了!功能增加,性能加速,例程更丰富~

    OpenCV 4.3 版正式发布了!这是OpenCV每年例行发布的春季版,DNN模块依旧是开发重点,官方一直在进行深度学习推理功能的完善和例程的丰富,另外社区也贡献了不少亮点,我们一起来看看吧!OpenCV DNN ARM 加速:合并了来自中国的OPEN AI LAB团队使用 Tengine 对OpenCV DNN 在ARM指令集的加速。而且加速非常客观!CPU 优化的 IPP-ICV 库更新到2020.0.0 Gold版;主模块的integral, resize 和opencv_contrib中的RLOF进行SIMD优化;新增功能模块1. opencv_contribDNN模块改进了对TensorFlow, Darknet 和 ONNX 模型导入的功能;6. opencv_contrib中的局部特征SIFT检测子默认在编译时打开,因为其专利过期了!后续官方还要将其挪入主模块;一代传奇 SIFT 算法 专利到期! OpenCV已经陪伴开发者20年了!今夏将发布5.0版,4.3 也许是OpenCV 4的最后一版了,有你期待的功能吗?赶紧下载尝鲜吧!
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  • OpenCV各版本差异与演化,从1.x到4.0

    2010年10月2.2版本发布,OpenCV的模块变成了大家熟悉的模样,像opencv_imgproc、opencv_features2d等,同时有了opencv_contrib用于放置尚未成熟的代码,opencv_gpu放置使用CUDA加速的OpenCV函数。,值得注意的是 SIFT和SURF从2.4开始被放到了nonfree 模块(因为专利)。2014年8月3.0 alpha发布,除大部分方法都使用OpenCL加速外,3.x默认包含以及使用IPP,同时,matlab bindings、Face Recognition、SIFT、SURF、 textwhat is the difference between OpenCV 2.4.11 and 3.0.0Where did SIFT and SURF go in OpenCV 3?
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  • python利用opencv实现SIFT特征提取与匹配

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  • python+OpenCV 特征点检测

    在亚像素上提高算法的精度,使用函数cv2.cornerSubPix(),不过应该使用最新版的OpenCV 我电脑上是2.4.9版本,好像文档中的代码没有调试通过, 下面是OpenCV代码的效果: ?sift的OpenCV代码比较简单:# -*- coding: utf-8 -*-Created on Sat Jun 11 20:22:51 2016 @author: season import cv2= cv2.SIFT()kp = sift.detect(gray,None) img=cv2.drawKeypoints(gray,kp) cv2.imwrite(sift_keypoints.jpgAs name suggests, it is a speeded-up version of SIFT.就像文章题目所写一样,ORB是除了SIFT与SURF外一个很好的选择,而且它有很高的效率,最重要的一点是它是免费的,SIFT与SURF都是有专利的,你如果在商业软件中使用,需要购买许可。实现效果: ?
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  • OpenCV图像匹配算法之sift

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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。实现基于词袋模型的图像分类预测与搜索,大致要分为如下四步:1.特征提取与描述子生成这里选择SIFT特征,SIFT特征具有放缩、旋转、光照不变性,同时兼有对几何畸变,图像几何变形的一定程度的鲁棒性,使用PythonOpenCV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。?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 cv2import imutilsimport numpy as npimport osfrom 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, descriptor in des_list
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  • OpenCV特征点检测——ORB特征

    参考SlidesRelated postsAndroid-opencv之CVCamera http:www.cvchina.info20110121android-opencv%E4%B9%8Bcvcamera最新版的OpenCV中新增加的ORB特征的使用看到OpenCV2.3.1里面ORB特征提取算法也在里面了,套用给的SURF特征例子程序改为ORB特征一直提示错误,类型不匹配神马的,由于没有找到示例程序#include opencv2features2dfeatures2d.hpp#include opencv2highguihighgui.hpp#include #include using namespace* SIFT sift; sift(img_1, Mat(), keyPoints_1, descriptors_1); sift(img_2, Mat(), keyPoints_2, descriptors::create( SIFT ); cv::Ptr extractor = cv::DescriptorExtractor::create(SIFT ); cv::Mat im = cv::imread
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