sift

2024.9.13 Python与图像处理新国大EE5731课程大作业，SIFT 特征和描述符，单应性矩阵透视变换提取图片，以灰度图像输出这段代码使用了 OpenCV 库中的 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法来检测图像的关键点（keypoints）并绘制它们。SIFT 是一种非常强大的图像特征提取算法，它能够检测图像中的局部特征，并且对缩放、旋转、亮度等变换具有鲁棒性。代码逻辑： 1.创建 SIFT 对象 2.detectAndCompute() 是 SIFT 处理图像的关键函数。它接受一个灰度图像作为输入，并返回两个值： kp (keypoints): 关键点，表

数字图像处理【15】特征检测——SIFT特征检测上一篇文章我们重温学习了Harris角点检测算法的基本原理，但在实际生产使用Harris检测角点的时候，会发现一个问题，就是用于检测的输入图像的尺寸大小会直接影响到Harris的检测结果。这是为什么呢？主要是Harris角点检测是基于像素梯度去分析检测，输入图像的空间变小，像素间的内容被放大，进而影响到图像梯度，最终导致检测结果就会失败。