opencv4.0.0 自带的 samples GPU surf_keypoint_matcher.cpp
opencv的features2d包中提供了surf,sift和orb等特征点算法,根据测试结果发现在opencv3.0的java版本中存在一些bug,导致surf算法无法使用,会抛出如下异常:
SIFT (尺度不变特征变换)和 SURF (加速稳健特征)是图像处理中常用的特征描述算法,用于提取图像中的关键点和生成对应的特征描述子。这些算法具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性等特点,适用于图像匹配、目标识别和三维重建等应用。本文将以 SIFT 和 SURF 特征描述为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行特征提取的基本原理、步骤和实例。
从 pypi 的 opencv 清华镜像源可以看到 OpenCV 与 Python 版本的支持关系,此处做整理总结:
1、首先更新 apt-get,在安装前最好先更新一下系统,不然有可能会安装失败。在终端输入:
double hessianThreshold, --阈值检测器使用Hessian的关键点,默认值在
Surf算法的原理
最近因项目需要,得把OpenCV捡起来,登录OpenCV官网,竟然发现release了4.0.0-beata版本,所以借此机会,查阅资料,了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程,形成了以下几点认识:
我们探索了许多特征提取算子,如SIFT,SURF,BRISK和ORB。你可以使用这款Colab笔记本,甚至可以用你的照片试试。[这里我已经调试好源码并上传到github上面]
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。
关于OpenCV图像拼接的方法,如果不熟悉的话,可以先看看公众号整理的如下四篇文章介绍:
目录 什么是ORB 如何解决旋转不变性 如何解决对噪声敏感的问题 关于尺度不变性 关于计算速度 关于性能 Related posts 什么是ORB ORB是是ORiented Brief的简称。ORB
SURF(SpeededUp Robust Feature)是加速版的具有鲁棒性的算法,是SIFT算法的加速版。
图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今,很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中,我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。也就是,给定两张共享某些公共区域的图像,目标是“缝合”它们并创建一个全景图像场景。当然也可以是给定多张图像,但是总会转换成两张共享某些公共区域图像拼接的问题,因此本文以最简单的形式进行介绍。
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, 其所支持的特征点检测器(FeatureDetector)如下:
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。查了半天才知道,原来有大量的函数并不在OpenCV的稳定发布版本里,而是在OpenCV_contrib这个扩展包里面。搞了半天才把这玩意搞定(自己傻),下面记录下安装的过程,方便日后的安装。
Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法,包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。
图像识别、人脸识别可行的算法有很多。但是作为学习,如果能理清这个问题研究的历程及其主线,会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助。本文是自己在学习过程中的笔记,大多内容来自于网络,出处请参考最后的引文部分。 Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力。总体来说,Sift算子具有以下特性: Sift特征是图像的局部特征,对平移
KAZE是EECV 2012年新提出来的特征点检测和描述算法,AKAZE是在KAZE基础上进行改进的,OpenCV3.x版本也已经集成了这个算法,相对说Surf和Sift算法会速度更要快一点。
圣诞前夕,opencv悄悄发布了3.4版本,和3并没有很大的区别,听说是优化了DNN,这个还没用过,正好换了电脑,新电脑上还没来得及配置opencv,昨天下午闲了,我是没想到一下子能编译成功的,因为之前用到sift的时候试了几次都不行,今天却是出奇的顺利,除了有一个小地方自己粗心填错路径之外,其他的都很顺利,因为没想到能配置成功,也就没有截图,我待会稍微重新截一次来写。
本文实例为大家分享了python opencv进行图像拼接的具体代码,供大家参考,具体内容如下
经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等,这三种方法在OpenCV里面都已实现。SURF基本就是SIFT的全面升级版,有 SURF基本就不用考虑SIFT,而ORB的强点在于计算时间,以下具体比较:
本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码,供大家参考,具体内容如下
Harris角点检测算法是一个极为简单的角点检测算法,该算法在1988年就被发明了,算法的主要思想是如果像素周围显示存在多于一个方向的边,我们认为该点为兴趣点。基本原理是根据公式:
本文出现的数据结果和码源见:https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/18269470
基于特征点的图像匹配是图像处理中经常会遇到的问题,手动选取特征点太麻烦了。比较经典常用的特征点自动提取的办法有Harris特征、SIFT特征、SURF特征。
BRISK是BRIEF描述子的一种改进,相比于BRIEF特征,它具有旋转不变性、尺度不变性和对噪声的鲁棒性。几个特征检测的速度比较:SIFT>SURF>BRISK>FREAK>ORB,在对有较大模糊的图像配准时,BRISK算法在其中表现最为出色。
近来由于需要用到 opencv 的SIFT特征,但是SIFT等功能已经移入了opencv_contrib 中,所以需要重新编译opencv和opencv_contrib。
图像特征就是指有意义的图像区域,具有独特性或易于识别性,比如角点、斑点以及高密度区。
A. Geometric alignment stage 几何对齐阶段 首先进行离线相机标定,基于文献【9】中算法,使用鱼眼相机拍摄标定棋盘,然后计算相机的内外参数 ,基于得到的相机参数,对图像进行校正
2014年VGG发表了一篇基于凸优化的局部特征描述子学习(DLCO)的论文,OpenCV3.2以后在扩展模块中对该论文的完成了代码实现并发布了API支持,提供了基于DLCO的描述子生成支持、基于生成的描述子,可以实现图像特征匹配的对象识别。关于特征描述子学习相关的细节可以看这里:
特征描述子是用来描述每个关键点特征的唯一数据,它必须能够显著区分各个特征关键点的不同之处,SURF特征描述子是基于Haar小波响应理论的,可以通过积分图进行快速计算,描述子首先要选取关键点周围的像素块(ROI),通常ROI区域的大小为20个像素,分为4×4的网格区域,如下图:
一:介绍 我们知道SIFT算法通常通过对每个关键点生成128个特征向量作为描述子、SURF算法通常对关键点生成最少64个特征向量作为描述子。但是对于图像来说创建上千或者上万个这样的描述子内存开销比较大,运行速度受到严重影响。特别对嵌入式设备与一定设备来说,内存限制尤为明显,而且匹配的时候计算也比较耗时。 但是实际上这些特征数据OpenCV在匹配的时候并没有完全利用上,而是通过PCA、LDA等方法对它进行压缩,或者是LSH(局部敏感哈希)方法把这些特征描述子压缩从浮点数转换为二进制字符串,然后通过汉
CMake学习笔记(三)——以笔者的Robosub竞赛为例 继笔者认真学习了CMake语法之后,便开始尝试自己用CMake将以前用Qt写的软件框架程序改编为CMake指令生成模式。现已成功,在此奉上一
在本文中,我将讨论使用 OpenCV 进行图像特征检测、描述和特征匹配的各种算法。
如果一个点在两个正交方向上都有明显的导数,则我们认为此点更倾向于是独一无二的,所以许多可跟踪的特征点都是角点。
本文首先完成之前专栏前置博文未完成的多图配准拼接任务,其次对不同特征提取器/匹配器效率进行进一步实验探究。
找不到cuda.hpp即matchers.hpp:52:42: fatal error: opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp: No such file or directory
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
直接比较图像内容的 md5 值肯定是不行的,md5 的方式只能判断像素级别完全一致。图像的基本单元是像素,如果两张图像完全相同,那么图像内容的 md5 值一定相同,然而一旦小部分像素发生变化,比如经过缩放、水印、噪声等处理,那么它们的 md5 值就会天差地别。
本文介绍了图像相似度检测技术的背景、原理、实现方法和关键点。首先介绍了图像相似度检测的意义,然后阐述了基于分块、特征提取、哈希、深度学习的方法,以及实现过程中需要注意的关键点。最后,总结了当前图像处理领域的发展趋势,包括特征提取、哈希、深度学习等方面的应用,并提出了改进点。
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OpenCV从 2.4.x升级到3.x中有很多代码重构和性能提高,还有API接口的整合,以Feature2D及其扩展模块的特征检测与描述为例,在OpenCV2.4.x中可以通过FeatureDetec
1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法
Brute Force匹配是opencv二维特征点匹配常见的办法,BFMatcher总是尝试所有可能的匹配,从而使得它总能够找到最佳匹配,这也是Brute Force(暴力法)的原始含义。
前面我们学了《C++ OpenCV特征提取之BFMatcher匹配》BFMatcher的匹配,这一章我们看一下FLANN的特征匹配。
最近手上有一批图片需要去水印,同时也要对于大图中某个小部分做替换。之前网站的很多图片水印的处理方式都比较简单粗暴,确定水印加在图片上的大致位置,然后做一个不透明度100%的图片覆盖上去,完美解决问题,但是不理想的地方也显而易见,用户观感特别不好。所以,借着这次处理的机会,想把问题根除掉。本文会分四部分,零部分(你没有看错!)主要是自己尝试的路径,如果想简单直接,不失为一种有效方式。第一部分把可以应用的计算机视觉领域可能会用到的算法或者对思路有拓展的算法进行总结,同时对于有些算法的使用过程中遇到的问题,结合我自己的实战经验给出一些实践避坑指南。第二部分,对应第一部分的总结,会给出通用的实现demo,第三部分,会对本文进行总结,相信你在图片匹配替换或者去水印领域遇到相关问题,我的文章都能给你些许思路。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,旨在帮助开发者构建各种视觉项目。作为一个功能强大且广泛使用的库,OpenCV已经成为许多计算机视觉应用的首选工具之一。
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