git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision DoG和SIFT特征提取与描述 # coding:utf-8 import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("../data/walez1.jpg") # 转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建一个sift对象 并计算灰度图像 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_creat

一．实验内容: 利用sift算法,实现全景拼接算法,将给定的两幅图片拼接为一幅. 二．实验环境: 主机配置: CPU :intel core i5-7300 2.50GHZ RAM :8.0GB 运行环境:win10 64位操作系统 开发环境:python3.7   三．核心算法原理: 1.SIFT算法 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述.这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种

最近在做对应点估计homography,需要用到opencv,c++的接口不如python的接口来的方便 但是在安装python接口的opencv的时候,遇到了各种问题,主要是函数找不到的问题 比如在使用sift函数的时候, cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 会遇到函数找不到的问题 AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d' 或者: error: (-213:The function/f

备注:SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向.SIFT所查找到的关键点是一些十分突出,不会因光照,仿射变换和噪音等因素而变化的点,如角点.边缘点.暗区的亮点及亮区的暗点等. 参考地址:https://docs.opencv.org/3.4/d2/d29/classcv_1_1KeyPoint.html 测试代码: import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('4.jpg',cv2.IMREAD_COLOR

如下图为进行测试的q和h,分别验证基于BFmatcher.FlannBasedMatcher等的SIFT算法 代码如下: import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt imgname1 = 'G:/q.jpg' imgname2 = 'G:/h.jpg' sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() img1 = cv2.imread(imgname1) gray1 = cv2.cvt

1.SIFT特征点和特征描述提取(注意opencv版本) 高斯金字塔:O组L层不同尺度的图像(每一组中各层尺寸相同,高斯函数的参数不同,不同组尺寸递减2倍) 特征点定位:极值点 特征点描述:根据不同bin下的方向给定一个主方向,对每个关键点,采用4*4*8共128维向量的描述子进项关键点表征,综合效果最佳: pip uninstall opencv-python pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 1.特征点检测 def sift_kp(ima

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点

原文:http://blog.jobbole.com/74844/ 作为一个概念而言,正则表达式对于Python来说并不是独有的.但是,Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别. 本文是一系列关于Python正则表达式文章的其中一部分.在这个系列的第一篇文章中,我们将重点讨论如何使用Python中的正则表达式并突出Python中一些独有的特性. 我们将介绍Python中对字符串进行搜索和查找的一些方法.然后我们讲讨论如何使用分组来处理我们查找到的匹配对象的子项. 我们有兴趣

目录 1.理解类和对象 2.类 3.对象 4.Python中的对象 5.类和对象的定义 (1)定义类 (2)创建对象 (3)练习 6.拓展:isinstance() 函数 1.理解类和对象 (1)类和对象的关系 思考:洗衣机洗衣服描述过程中,洗衣机其实就是一个事物,即对象,洗衣机对象哪来的呢? 答:洗衣机是由工厂工人制作出来. 思考:工厂工人怎么制作出的洗衣机? 答:工人根据设计师设计的功能图纸制作洗衣机. 归纳:图纸 → 洗衣机 → 洗衣服. (2)总结: 在面向对象编程过程中,有两个重要组成

元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改. 元组使用小括号,列表使用方括号. 元组创建很简单,只需要在括号中添加元素,并使用逗号隔开即可: language = ('c', 'c++', 'python') 也可以省略括号: language = 'c', 'c++', 'python' 创建空元组: language = () 元组中只包含一个元素时,需要在元素后面添加逗号“,”来消除歧义,否则括号会被当作运算符使用(思考,会当做什么运算符来用): tup1 = (50) print(t

if 语句 Python中if语句的一般形式如下所示: if condition_1: statement_block_1 elif condition_2: statement_block_2 else: statement_block_3 如果 "condition_1" 为 True 将执行 "statement_block_1" 块语句,如果 "condition_1" 为False,将判断 "condition_2"

1.提取 特征点 .特征描述子 与 提取特征向量 之间的区别: (1).特征点:指的是一张图片上比较有代表性的‘位置’,提取特征点就是把图片中这些有代表性的位置给标出来. (2).特征描述子:当提取出特征点之后,由于特征点是图片的某个位置,为了能够进行数学计算,我们需要给这些“位置”用一个数学方法来描述,于是可以用一个向量v来表示每一个位置.而这个向量就叫做 特征描述子. (3).特征向量:指的是通过对图片在像素层面上做一些变换(LBP.颜色特征.Sift.surf)之后,生成一个向量V,用这个

工具下载地址:http://pan.baidu.com/s/1pLJnBLL 密码:gqlz   OR  https://github.com/UltimateHackers/ReconDog 下载并运行Recon Dog,如果运行的时候提示权限不够可以使用 chmod  +x  dog.py 在运行就可以了 在终端中输入以下命令进行下载 git clone https://github.com/UltimateHackers/ReconDog 1 git clone https://githu

每棵大树,都曾只是一粒种子.本文已被 https://www.yourbatman.cn 收录,里面一并有Spring技术栈.MyBatis.JVM.中间件等小而美的专栏供以免费学习.关注公众号[BAT的乌托邦]逐个击破,深入掌握,拒绝浅尝辄止. 目录 ✍前言 版本约定 ✍正文 树模型 JsonNode JsonNodeFactory 值类型节点(ValueNode) 容器类型节点(ContainerNode) ObjectMapper中的树模型 写(序列化) 1.valueToTree(Obj

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.高斯尺度空间(GSS - Gauss Scale Space) 2.高斯差分(DOG - Difference of Gauss) 2.1 生产DoG 2.2 为什么用DoG来检测特征点 3.GSS尺度选择 3.1 GSS中尺度值的产生 3.2 高斯核性质及其在SIFT中的应用 1 GSS(Gauss Scale-space) It has b

原文地址:https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/77374910 本文概述 图像检索是图像研究领域中一个重要的话题,广泛应用于医学,电子商务,搜索,皮革等.本文主要是探讨学习基于局部特征和词袋模型的图像检索设计. 图像检索概述 图像检索按照描述图像不同方式可以分为两类,一类是基于文本的图像检索(Text Based Image Retrieval),另一类是基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval

原文地址:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8067881 尺度空间理论   自然界中的物体随着观测尺度不同有不同的表现形态.例如我们形容建筑物用“米”,观测分子.原子等用“纳米”.更形象的例子比如Google地图,滑动鼠标轮可以改变观测地图的尺度,看到的地图绘制也不同:还有电影中的拉伸镜头等等…… 尺度空间中各尺度图像的模糊程度逐渐变大,能够模拟人在距离目标由近到远时目标在视网膜上的形成过程.尺度越大图像越模糊.   为什么要讨论

转自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52561656 一. 图像金字塔 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构,通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式,生成N个不同分辨率的图像.把具有最高级别分辨率的图像放在底部,以金字塔形状排列,往上是一系列像素(尺寸)逐渐降低的图像,一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像,这就构成了传统意义上的图像金字塔. 获得图像金字塔一般包括二个步骤: 1. 利用低通滤波器平滑图像 2. 对平滑图像进行抽样

参考链接: https://stackoverflow.com/questions/18561910/opencv-python-cant-use-surf-sift For recent information on this issue (as of Sept 2015) consult this page. Most information on this question here is obsolete. What pyimagesearch is saying is that SUR

<SIFT原理与源码分析>系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 在实际计算时,三种方法计算的金字塔组数noctaves,尺度空间坐标σ,以及每组金字塔内的层数S是一样的.同时,假设图像为640*480的标准图像. 金字塔层数: 其中o_min = 0,对于分辨率为640*480的图像N=5. 每组金字塔内图像数:S=3,即在做极值检测时使用金子塔内中间3张图像.对于LoG每组金字塔内有S+2张图像(S=-1,0,1,2,3)