cv2.BFMatcher获得的匹配的索引值,也有距离, flags表示有几个图像 书籍的SIFT特征点连接: ...
. sift cv .xfeatures d.SIFT create 实例化 参数说明:sift为实例化的sift函数 . kp sift.detect gray, None 找出图像中的关键点 参数说明: kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图, . ret cv .drawKeypoints gray, kp, img 在图中画出关键点 参数说明:gray表示输入图片, kp表示关键 ...
2019-02-21 17:39 1 5969 推荐指数:
cv2.BFMatcher获得的匹配的索引值,也有距离, flags表示有几个图像 书籍的SIFT特征点连接: ...
一、 SIFT算法 1、算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征, 它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由 David ...
这篇博文主要介绍SIFT算法在提取点云图像关键点时的具体用法。 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)是David Lowe在1999年发表,2004年总结完善。其应用范围包括物体辨识,机器人地图感知与导航、3D ...
SIFT特征点相对于ORB计算速度较慢,在没有GPU加速情况下,无法满足视觉里程计的实时性要求,或者无法运行在手机平台上,但是效果更好,精度更高。在应用时可以择优选取,了解其本质原理的动机是为了自己使用时,可以对其进行修改,针对自己的应用场景优化算法。 有足够的时间,可以去看D. Lowe的论文 ...
https://www.zhihu.com/question/23371175 我需要把一张照片和训练集中的图片进行匹配。我把一张照片提取特征值并建立kd树,然后把训练集的图片依次读进来,然后把图片的特征点依次放进kd树里面找最近 ...
1. sift.detectAndComputer(gray, None) # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数 ...
转自知乎 前言 提到传统目标识别,就不得不提SIFT算法,Scale-invariant feature transform,中文含义就是尺度不变特征变换。此方法由David Lowe于1999年发表于ICCV(International Conference on Computer ...
最近微博上有人发起投票那篇论文是自己最受益匪浅的论文,不少人说是lowe的这篇介绍SIFT的论文。确实,在图像特征识别领域,SIFT的出现是具有重大意义的,SIFT特征以其稳定的存在,较高的区分度推进了诸多领域的发展,比如识别和配准。上一篇文章,解析了SIFT特征提取的第一步高斯金字塔的构建 ...