OpenCV implémente l'implémentation de la détection des points clés de l'algorithme SIFT → SURF

Table des matières

1. Principe de l'algorithme SIFT

1.1, processus de base

1.1.1 Détection des valeurs extrêmes de l'espace d'échelle

1.1.2 Positionnement des points clés

1.1.3 Détermination de la direction des points clés

1.1.4 Description des points clés

1.1.5 Résumé

1.2 Principe SURF

2 implémentation du code

3 Affichage des résultats

4. Vous rencontrerez certainement des erreurs.

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

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1. Principe de l'algorithme SIFT

1.1, processus de base

1.1.1 Détection des valeurs extrêmes de l'espace d'échelle

1.1.2 Positionnement des points clés

1.1.3 Détermination de la direction des points clés

、

1.1.4 Description des points clés

1.1.5 Résumé

1.2 Principe SURF

2 implémentation du code

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 Affichage des résultats

4. Vous rencontrerez certainement des erreurs.

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

Solution (cliquez) :

Adresse de la solution