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 参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,

上一节中,我们介绍了Harris角点检测.角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变.这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)可以解决这个问题.我们使用一个变换来进行特征变换,并且该变换会对不同的图像尺度输出相同的结果. 到底什么是SIFT算法?通俗一点说,SIFT算法利用DoG(差分高斯)来提取关键

1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2)  # 对两个图像关键点进行连线操作 参数说明:imageA和imageB表示图片,kpsA和kpsB表示关键点, matches表示进过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: 第一步:使用sift.detectAndComputer找出关键点和sift特征向量 第二步:构建BF

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

import cv2 import numpy as np def drawMatchesKnn_cv2(img1_gray,kp1,img2_gray,kp2,goodMatch): h1, w1 = img1_gray.shape[:2] h2, w2 = img2_gray.shape[:2] vis = np.zeros((max(h1, h2), w1 + w2, 3), np.uint8) vis[:h1, :w1] = img1_gray vis[:h2, w1:w1 + w2]

本文概述 利用SIFT特征进行简单的花朵识别 SIFT算法的特点有: SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变性,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性: SIFT算法提取的图像特征点数不是固定值,维度是统一的128维. 独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速.准确的匹配: 多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量: 高速性,经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求: 可扩展性,可以很方

目录 sift sift特征简介 sift特征提取步骤 surf surf特征简介 surf特征提取步骤 orb orb特征简介 orb特征提取算法 代码实现 特征提取 特征匹配 附录 sift sift特征简介 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征,即尺度不变特征变换,是一种计算机视觉的特征提取算法,用来侦测与描述图像中的局部性特征. 实质上,它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.

希望这篇文章能彻底帮你解决python opencv安装和使用中的常见问题. 懒人请直奔这一节, 一条命令安装 opencv 使用python-opencv常用的问题 在linux中使用python版的opencv相信大家都会遇到各种问题, 常见的问题比如: imshow 无法使用, 会出现如下警告. 这是因为python-opencv没有编译gtk, 网上的解决方法可能会推荐你重新编译什么的, 太过麻烦, 也不一定能解决. cv2.error: OpenCV(4.1.0) /io/opencv

opencv3.x 中部分函数有改变: 1. SIFT:可以采用help(cv2.xfeatures2d)查询 2.drawKeypoints: 同样采用help()方法查询 opencv3 版本sift,surf 及其他不稳定的算法函数都放在opencv3.x的contrib版里.该模块下载地址 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ import cv2 import numpy as np def sift_kp(image): gray_i

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

目标 在这一章当中, 我们将学习SIFT算法的概念 我们将学习找到SIFT关键点和描述算符. 理论 在前两章中,我们看到了一些像Harris这样的拐角检测器.它们是旋转不变的,这意味着即使图像旋转了,我们也可以找到相同的角.很明显,因为转角在旋转的图像中也仍然是转角.但是缩放呢?如果缩放图像,则拐角可能不是角.例如,检查下面的简单图像.在同一窗口中放大小窗口中小图像中的拐角时,该角是平坦的.因此,Harris拐角不是尺度不变的. 因此,在2004年,不列颠哥伦比亚大学的D.Lowe在他的论文<尺

背景 在实际项目中,利用深度学习在检测道路车辆并分析车辆行为时,需要按照事先规定的方法绘制检测区(包含道路方向.车道区域等).由于各种原因(人为.天气),获取视频数据的摄像角度容易偏移原来设定的位置,造成检测区域和实际画面不匹配,系统容易产生误检误报等错误数据.因此需要在摄像机位置偏移第一时间告诉系统检测模块停止工作,直到摄像机归位后再进行检测.摄像机角度偏移告警属于‘视频诊断’中的一类,本文利用提取图片特征点实现摄像机偏移告警,demo全部python代码不足200行. 前面有几篇博客文字太少

部分 VII摄像机标定和 3D 重构 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 42 摄像机标定 目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数,对畸变图像进行修复 42.1 基础 今天的低价单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变.畸变主要有两种:径向畸变和切想畸变.如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来,但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合.所有我们认为应该是直线的也都凸出来了.你可以通过访问Distortion (optics)获得更多相关细节.

airTest是国内网易自研的一套基于图像识别进行UI自动化测试的框架,目前已经可以支持andriod,ios,web端的UI测试,在google开发者大会上得到了google的高度认可. 最近在学习使用这个框架,首先来了解下他的原理 一. airTest框架的构成 airTest        ---这里指的是airTest核心源代码 airTestIDE  ---集成的开发环境,可以快速开发airTest脚本 (注意它自带了python 3.X版本,不能直接使用本地的python库) Poc

# -*- coding: utf-8 -*- #2018-2-19 14:30:30#Author:Fourmi_gsj import cv2 import numpy as np import pylab as pl from PIL import Image import skimage.io as io from skimage import data_dir,data,filters,color,morphology import matplotlib.pyplot as plt fr

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧.首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像.问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了.如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它拼成一张大图

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里

目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:

OpenCV 可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征,使其成为图像描述符,这些图像特征可作为图像搜索的数据库:此外可以利用关键点将图像拼接 stitch 起来,组成一个更大的图像.如将各照片组成一个360度的全景照片. 本章节将介绍使用 OpenCV 来检测图像特例,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.本章节选取一些图像,检测它们的主要特征,并通过单应性(homography)来检测这些图像是否存在于另一个图像中. 1 特征检测算法 特征检测和提取算法有很多,OpenCV 中常用的有如下几种: