Harris角點(diǎn)檢測(cè)等具有旋轉(zhuǎn)不變特性，即使圖片發(fā)生了旋轉(zhuǎn)，我們也能找到同樣的角點(diǎn)。很明顯即使圖像發(fā)生旋轉(zhuǎn)之后角點(diǎn)還是角點(diǎn)。那如果我們對(duì)圖像進(jìn)行縮放呢？角點(diǎn)可能就不再是角點(diǎn)了。以下圖為例，在一副小圖中使用一個(gè)小的窗口可以檢測(cè)到一個(gè)角點(diǎn)，但是如果圖像被放大，再使用同樣的窗口就檢測(cè)不到角點(diǎn)了。

所以在 2004 年，D.Lowe 提出了一個(gè)新的算法：尺度不變特征變換（SIFT），這個(gè)算法可以幫助我們提取圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)并計(jì)算它們的描述符。

SIFT 算法主要由四步構(gòu)成：
(1)空間尺度極值檢測(cè)
(2)關(guān)鍵點(diǎn)定位
(3)為關(guān)鍵點(diǎn)指定方向參數(shù)
(4)關(guān)鍵點(diǎn)描述符

現(xiàn)在讓我們來(lái)看看 OpenCV 中關(guān)于 SIFT 的函數(shù)。

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('jiheti.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #創(chuàng)建sift檢測(cè)器 sift =cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp,res = sift.detectAndCompute(gray,None)img = cv2.drawKeypoints(img,outImage=img,keypoints=kp, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)plt.imshow(img) plt.show()

• 注：以上代碼適用于3.0及以上版本。
• 要使用sift算法，要安裝opencv-contrib-python庫(kù)，opencv-contrib-python庫(kù)是在原有opencv-python庫(kù)中擴(kuò)展了sift等算法的。不可以直接安裝opencv-contrib-python，需要先刪除原有的opencv-python后再安裝，操作如下：（1）pip uninstall opencv-python （2）pip install opencv-contrib-python

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV-Python官方教程-24-SIFT算法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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