OpenCV implementa implementação de detecção de ponto-chave do algoritmo SIFT→SURF

Índice

1. Princípio do algoritmo SIFT

1.1, processo básico

1.1.1 Detecção de valores extremos no espaço de escala

1.1.2 Posicionamento de pontos-chave

1.1.3 Determinando a direção dos pontos-chave

1.1.4 Descrição dos pontos-chave

1.1.5 Resumo

1.2 Princípio SURF

2 implementação de código

3 Exibição de resultados

4. Você certamente encontrará erros.

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

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1. Princípio do algoritmo SIFT

1.1, processo básico

1.1.1 Detecção de valores extremos no espaço de escala

1.1.2 Posicionamento de pontos-chave

1.1.3 Determinando a direção dos pontos-chave

、

1.1.4 Descrição dos pontos-chave

1.1.5 Resumo

1.2 Princípio SURF

2 implementação 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 Exibição de resultados

4. Você certamente encontrará erros.

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

Solução (clique):

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