OpenCV implementa la implementación de detección de puntos clave del algoritmo SIFT → SURF

Tabla de contenido

1. Principio del algoritmo SIFT

1.1, proceso básico

1.1.1 Detección de valores extremos en el espacio de escala

1.1.2 Posicionamiento de puntos clave

1.1.3 Determinar la dirección de los puntos clave

1.1.4 Descripción de puntos clave

1.1.5 Resumen

1.2 Principio SURF

2 implementación de código

3 Visualización de resultados

4. Definitivamente encontrarás errores.

cv2.error: OpenCV(3.4.8) C:\projects\opencv-python\opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\sift.cp

---

1. Principio del algoritmo SIFT

1.1, proceso básico

1.1.1 Detección de valores extremos en el espacio de escala

1.1.2 Posicionamiento de puntos clave

1.1.3 Determinar la dirección de los puntos clave

、

1.1.4 Descripción de puntos clave

1.1.5 Resumen

1.2 Principio SURF

2 implementación de código

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from  pylab import mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif']  = ['SimHei']

#读取图像
img = cv.imread('aa.jpg')
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)

#2  sift关键点检测
#2.1  实例化sift对象
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()

#2.2 关键点检测  ：  kp关键点信息包括  方向、尺度、位置信息，des是关键点的描述符
kp , des = sift.detectAndCompute(gray , None)

#2.3  在图像上绘制关键点的检测结果
cv.drawKeypoints(img , kp , img , flags=cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

#图像的显示
plt.figure(figsize=(5,4),dpi=100)
plt.imshow(img[:,:,:-1]),plt.title("sift  关键点检测")
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

3 Visualización de resultados

4. Definitivamente encontrarás errores.

cv2.error: OpenCV(3.4.8) C:\projects\opencv-python\opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\sift.cp

Solución (haga clic):

Dirección de la solución