Python Opencv实践 - SIFT关键点检测

参考资料:

关键点检测SIFT算法笔记_亦枫Leonlew的博客-CSDN博客

SIFT特征检测算子和sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create出错的解决办法_self.sift=cv2.xfeatures2d.sift_create()_刘凯数据分析的博客-CSDN博客

复制代码
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread("../SampleImages/shunsuke.jpg", cv.IMREAD_COLOR)
plt.imshow(img[:,:,::-1])

#得到灰度图
img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
plt.imshow(img_gray, plt.cm.gray)

#SIFT算法
#1. 实例化SIFT
#   sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()
#参考资料:https://blog.csdn.net/cliukai/article/details/102525486
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()
#2. 使用sift对象的检测关键点方法
#   kp,des = sift.detectAndCompute(gray, None)
#   gray:灰度图
#   返回:kp - 关键点信息,包括位置,尺度和方向信息
#        des - 关键点描述符,每个关键点对应128个梯度信息的特征向量
#参考资料:https://blog.csdn.net/cliukai/article/details/102525486
keypoints,descriptors = sift.detectAndCompute(img_gray, None)
#3. 将关键点绘制到图像上
#   cv.drawKeypoints(img, keypoints, outputimage, color, flags)
#   img: 原图,关键点要绘制到的图像
#   keypoints:关键点信息
#   outputimage:输出图像,可以是原图
#   color: 颜色设置,(b,g,r)值
#   flags: 绘图的标志
#          cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT: 创建输出图像矩阵,使用现存的输出图像绘制匹配对和特征点,对每一个关键点只绘制中间点
#          cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG: 不创建输出图像矩阵,而是在输出图像上绘制匹配对
#          cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS: 对每一个特征点绘制带大小和方向的关键点图像
#          cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS:单点的特征点不被绘制
cv.drawKeypoints(img, keypoints, img, (0,255,0), cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

plt.imshow(img[:,:,::-1])
相关推荐
峙峙峙12 分钟前
线性代数--AI数学基础复习
人工智能·线性代数
czhc114007566315 分钟前
Linux 76 rsync
linux·运维·python
weiwuxian17 分钟前
揭开智能体的神秘面纱:原来你不是"超级AI"!
人工智能
Codebee18 分钟前
“自举开发“范式:OneCode如何用低代码重构自身工具链
java·人工智能·架构
说私域29 分钟前
基于开源AI智能名片链动2+1模式的S2B2C商城小程序:门店私域流量与视频号直播融合的生态创新研究
人工智能·小程序·开源
Ronin-Lotus32 分钟前
深度学习篇---Yolov系列
人工智能·深度学习
悠悠小茉莉1 小时前
Win11 安装 Visual Studio(保姆教程 - 更新至2025.07)
c++·ide·vscode·python·visualstudio·visual studio
静心问道1 小时前
GoT:超越思维链:语言模型中的有效思维图推理
人工智能·计算机视觉·语言模型
m0_625686551 小时前
day53
python
aneasystone本尊1 小时前
学习 Claude Code 的工具使用(三)
人工智能