OpenCV | sift函数使用——得到特征点

squirrel快乐敲码2023-12-14 20:49

scale invariant feature transform (sift)

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，然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

lena.jpg

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import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('lena.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

另外，需要查一下自己OpenCV的版本号，如果过低或者最新的都是可以用相关函数的。

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cv2.__version__

这里可以输出自己的版本号

得到特征点

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sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp = sift.detect(gray,None)

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img = cv2.drawKeypoints(gray,kp,img)
cv2.imshow('drawKeypoints',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果：

计算特征

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kp,des = sift.compute(gray,kp)

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print (np.array(kp).shape)

输出结果：

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(319,)

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des.shape

输出结果：

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(319, 128)

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des[0]

输出结果：