OpenCV半小时掌握基本操作之SIFT算法

目录
  • 概述
  • 图像尺度空间
    • 多分辨率金字塔
    • 高斯差分金字塔
    • 计算极值点
  • SIFT 算法
    • 函数
    • 实战

概述

OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 24 课)

图像尺度空间

在一定的范围内, 无论物体是大还是小, 人眼都可以分辨出来. 而计算机要有相同的能力却很难, 所以要让机器能够对物体在不同尺度下有一个统一的认知, 就需要考虑图像在不同的尺度下都存在的特点.

多分辨率金字塔

使用高斯模糊, 不同的 σ 决定了图像的平滑程度, 越大的 σ 值对应的图像越模糊. 通过使用不同的 σ 我们可以实现多分辨率金字塔.

高斯模糊:

cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None)
  • src: 需要滤波的图片
  • ksize: 卷积核大小
  • sigmaX: 高斯核函数在 X 方向的的标准偏差
  • sigmaY: 高斯核函数在 Y 方向的的标准偏差

例子:

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图片
img = cv2.imread("face.jpg")

# 画图
f, ax = plt.subplots(2, 3, figsize=(12, 8))
ax[0, 0].imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[0, 0].set_title("original")
ax[0, 0].set_xticks([])
ax[0, 0].set_yticks([])

# 高斯模糊
for i in range(1, 6):

    # 高斯模糊
    image_blur = cv2.GaussianBlur(img, (15, 15), i)

    # 计算子图
    ax[int(i/3), i % 3].imshow(cv2.cvtColor(image_blur, cv2.COLOR_BGR2RGB))

    # 标题
    ax[int(i/3), i % 3].set_title("σ" + str(i))
    ax[int(i/3), i % 3].set_xticks([])
    ax[int(i/3), i % 3].set_yticks([])

# 展示图片
plt.show()

输出结果:

高斯差分金字塔

DoG (Difference of Gaussian) 即高斯差分金字塔, 是在高斯金字塔的基础上构建起来的. 通过对高斯金字塔逐层相减, 得到 t-1 的高斯差分金字塔:

计算极值点

DoG 空间极值检测: 将每个像素点和同一层周围的 8 个像素点以及上下两层的 18 个像素点, 共 26 个像素点进行比较. 如果一像素点大于或小于邻近的 26 个像素点的时候, 就成为了极值点.

SIFT 算法

SIFT (Scale Invariant Feature Transform), 即尺度不变特征变换匹配算法. SIFT 算法对于旋转和尺度具有不变性.

函数

实例化 SHIFT 算法:

cv2.SIFT_create()

获取特征点:

sift.detect(img_gray, None)

绘制特征点:

cv2.drawKeypoints(image, keypoints, outImage, color=None, flags=None)
  • image: 输入图像
  • keypoints: 特征点
  • outImage: 输出图像

将特征点转换为128 维的向量:

sift.compute(img, kp)

实战

例子:

import numpy as np
import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread("face.jpg")
key_points = img.copy()

# 实例化SIFT算法
sift = cv2.SIFT_create()

# 得到特征点
kp = sift.detect(img, None)
print(np.array(kp).shape)

# 绘制特征点
cv2.drawKeypoints(img, kp, key_points)

# 图片展示
cv2.imshow("key points", key_points)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 保存图片
cv2.imwrite("key_points.jpg", key_points)

# 计算特征
kp, des = sift.compute(img, kp)

# 调试输出
print(des.shape)
print(des[0])

输出结果:

(2183,)
(2183, 128)
[ 9. 18. 1. 0. 0. 0. 10. 8. 11. 18. 7. 34. 37. 14.
31. 11. 15. 6. 33. 50. 26. 9. 8. 10. 2. 1. 77. 94.
72. 17. 2. 5. 20. 44. 4. 1. 0. 0. 0. 0. 37. 63.
34. 128. 53. 4. 1. 1. 144. 11. 8. 56. 45. 25. 9. 63.
20. 1. 5. 22. 144. 144. 8. 18. 16. 3. 0. 0. 0. 0.
0. 2. 49. 7. 2. 17. 80. 35. 0. 9. 144. 39. 1. 5.
44. 19. 1. 12. 47. 9. 0. 0. 144. 126. 1. 2. 8. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 1. 34. 2. 0. 0. 60. 25. 0. 5.
144. 38. 0. 0. 39. 14. 0. 2. 61. 13. 0. 0. 144. 50.
0. 0.]

到此这篇关于OpenCV半小时掌握基本操作之SIFT算法的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV SIFT内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • opencv-python 提取sift特征并匹配的实例

    我就废话不多说,直接上代码吧! # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from find_obj import filter_matches,explore_match from matplotlib import pyplot as plt def getSift(): ''' 得到并查看sift特征 ''' img_path1 = '../../data/home.jpg' #读取图像 img = cv2.imread(i

  • python利用opencv实现SIFT特征提取与匹配

    本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.SIFT 1.1.sift的定义 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,是一种局部特征描述子. 1.2.sift算法介绍 SIFT由David Lowe在1999年提出,在2004年加以完善 .SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红

  • 应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现详解

    应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现详解

    应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现 如下图为进行测试的gakki101和gakki102,分别验证基于BFmatcher.FlannBasedMatcher等的SIFT算法,对比其优劣.为体现出匹配效果对于旋转特性的优势,将图gakki101做成具有旋转特性的效果. 基于BFmatcher的SIFT实现 BFmatcher(Brute-Force Matching)暴力匹配,应用BFMatcher.knnMatch( )函数来进行核心的匹配,knnMatch(k-nearest

  • python opencv之SIFT算法示例

    本文介绍了python opencv之SIFT算法示例,分享给大家,具体如下: 目标: 学习SIFT算法的概念 学习在图像中查找SIFT关键的和描述符 原理: (原理部分自己找了不少文章,内容中有不少自己理解和整理的东西,为了方便快速理解内容和能够快速理解原理,本文尽量不使用数学公式,仅仅使用文字来描述.本文中有很多引用别人文章的内容,仅供个人记录使用,若有错误,请指正出来,万分感谢) 之前的harris算法和Shi-Tomasi 算法,由于算法原理所致,具有旋转不变性,在目标图片发生旋转时依然

  • OpenCV半小时掌握基本操作之SIFT算法

    OpenCV半小时掌握基本操作之SIFT算法

    目录 概述 图像尺度空间 多分辨率金字塔 高斯差分金字塔 计算极值点 SIFT 算法 函数 实战 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 24 课) 图像尺度空间 在一定的范围内, 无论物体是大还是小, 人眼都可以分辨出来. 而计算机要有相同的能力却很难, 所以要让机器能够对物体在不同尺度下有一个统一的认知, 就需要考虑图像在不同的尺度下都存在的特点. 多分辨率金字塔 使用高斯模糊, 不同的 σ 决定

  • OpenCV半小时掌握基本操作之分水岭算法

    OpenCV半小时掌握基本操作之分水岭算法

    [OpenCV]⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作 ⚠️ 分水岭算法 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. 分水岭算法 分水岭算法 (Watershed Algorithm) 是一种图像区域分割算法. 在分割的过程中, 分水岭算法会把跟临近像素间的相似性作为重要的根据. 分水岭分割流程: 读取图片 转换成灰度图 二值化 距离变换 寻找种子 生成 Marker 分水岭变换 距离变换 距离变换 (Distan

  • OpenCV半小时掌握基本操作之边缘检测

    OpenCV半小时掌握基本操作之边缘检测

    目录 概述 Scharr 算子 Laplacian 算子 Sobel vs Scharr vs Laplacian Canny 边缘检测 高斯滤波器 梯度和方向 非极大值抑制 双阈值检测 [OpenCV]⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作⚠️ 边缘检测 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 12 课) Scharr 算子 Scharr 算子和 Sobel 算子基本一样. 只是卷积核系数不同. Sch

  • OpenCV半小时掌握基本操作之滤波器

    OpenCV半小时掌握基本操作之滤波器

    目录 概述 图像平滑 均值滤波器 方框滤波 高斯滤波器 中值滤波 [OpenCV]⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作⚠️滤波器 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 9 课) 图像平滑 图像平滑 (image smoothing) 是一种区域增强算法. 可以帮助我们去除早点改善图片质量. 滤波器 (Filter) 可以帮助我们来降低噪声, 均值滤波器的主要应用是去除图像中的不相关细节. 原图: 均值

  • OpenCV半小时掌握基本操作之角点检测

    OpenCV半小时掌握基本操作之角点检测

    目录 概述 角点检测 角点检测代码 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. 角点检测 角点检测 (Corner Detection) 是图像的重要特征. 角点可以帮助我们实现图像对其, 图像拼接, 目标识别等等重要用途. Harris 角点检测 (Harris Corner Detection) 是最基础也是最重要的一种角点检测算法. 通过计算图像在 x, y 上平移的自相似性 (Self-Similari

  • OpenCV半小时掌握基本操作之色彩空间

    OpenCV半小时掌握基本操作之色彩空间

    目录 概述 色彩空间 色彩空间转换 视频阈值 [OpenCV]⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作⚠️色彩空间 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 6 课) 色彩空间 色彩空间 (Color Space) 即以同的空间维度来表示某一色彩 (通常使用 3 个或者 4 个 值). 常见的色彩空间: RGB HSV HIS YCrCb YUV 色彩空间转换 原图: 代码实现: import numpy a

  • OpenCV半小时掌握基本操作之像素加减乘除&逻辑运算

    OpenCV半小时掌握基本操作之像素加减乘除&逻辑运算

    目录 概述 加减乘除 相加 相减 相乘 相除 逻辑运算 逻辑与 逻辑或 逻辑反 [OpenCV]⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作⚠️像素加减乘除 & 逻辑运算 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. 加减乘除 原图: 相加 import cv2 def add(image1, image2): """相加""" result = cv2.add(i

  • OpenCV半小时掌握基本操作之图像轮廓

    OpenCV半小时掌握基本操作之图像轮廓

    目录 概述 图像轮廓 绘制轮廓 轮廓特征 轮廓近似 边界矩形 外接圆 [OpenCV]⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作 ⚠️ 图像轮廓 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. 图像轮廓 cv2.findContours可以帮助我们查找轮廓. 格式: cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=Non

  • OpenCV半小时掌握基本操作之直方图

    OpenCV半小时掌握基本操作之直方图

    [OpenCV]⚠️高手勿入!⚠️ 半小时学会基本操作 ⚠️ 直方图 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 20 课) 直方图 原图: cv2.calcHist()可以帮助我们统计像素并得到直方图. 格式: calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist=None, accumulate=None) 参数: images: 输入图像 c

  • OpenCV半小时掌握基本操作之圆圈检测

    OpenCV半小时掌握基本操作之圆圈检测

    [OpenCV]⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作 ⚠️ 圆圈检测 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. 霍夫圆变换 霍夫圆变换 (Hough Circle Transform) 的原理和霍夫直线变换类似. 对于一条直线, 我们可以用参数 (r, θ) 表示, 对于圆我们需要三个参数 (x, y, r), 分别代表三个参数 x 圆心, y 圆心, r, 半径. 代码实现 因为霍夫圆检测对噪声比较敏感, 所

随机推荐