SIFT-Feature-Point-Extraktion und -Zeichnung – OpenCVSharp-Tutorial
Die Bildverarbeitung ist eine wichtige Forschungsrichtung im Bereich Computer Vision, und die Extraktion und Zuordnung von Merkmalspunkten ist eine der Schlüsselaufgaben in der Bildverarbeitung. In diesem Tutorial verwenden wir die OpenCVSharp-Bibliothek, um den SIFT-Algorithmus (Scale Invariant Feature Transform) zu implementieren, um die Extraktion und Zeichnung von Feature-Punkten abzuschließen.
Der SIFT-Algorithmus erkennt die Schlüsselpunkte im Bild, indem er eine Gaußsche Filterung in verschiedenen Skalenräumen durchführt, und berechnet den lokalen Merkmalsdeskriptor jedes Schlüsselpunkts. Diese Merkmalspunkte weisen Rotations- und Skalierungsinvarianz auf und können bei Bildrotation, Skalierung, Translation und anderen Transformationen stabil bleiben.
Zuerst müssen wir die OpenCVSharp-Bibliothek installieren und die erforderlichen Namespaces importieren:
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.XFeatures2D;
Als nächstes laden wir das zu verarbeitende Bild und konvertieren es in ein Graustufenbild.
Mat image = new