SIFT原理：

• 尺度空間極值檢測(cè)：構(gòu)建高斯金字塔，高斯差分金字塔，檢測(cè)極值點(diǎn)。

• 關(guān)鍵點(diǎn)定位：去除對(duì)比度較小和邊緣對(duì)極值點(diǎn)的影響。

• 關(guān)鍵點(diǎn)方向確定：利用梯度直方圖確定關(guān)鍵點(diǎn)的方向。

• 關(guān)鍵點(diǎn)描述：對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)周?chē)鷪D像區(qū)域分塊，計(jì)算塊內(nèi)的梯度直方圖，生成具有特征向量，對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)信息進(jìn)行描述。

在OpenCV中利用SIFT檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)的流程如下所示：

1.實(shí)例化sift

sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()

2.利用sift.detectAndCompute()檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)并計(jì)算

kp,des = sift.detectAndCompute(gray,None)

參數(shù)：

• gray: 進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的圖像，注意是灰度圖像

返回：

• kp: 關(guān)鍵點(diǎn)信息，包括位置，尺度，方向信息
• des: 關(guān)鍵點(diǎn)描述符，每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)應(yīng)128個(gè)梯度信息的特征向量

3.將關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果繪制在圖像上

cv.drawKeypoints(image, keypoints, outputimage, color, flags)

參數(shù)：

• image: 原始圖像
• keypoints：關(guān)鍵點(diǎn)信息，將其繪制在圖像上
• outputimage：輸出圖片，可以是原始圖像
• color：顏色設(shè)置，通過(guò)修改（b,g,r）的值,更改畫(huà)筆的顏色，b=藍(lán)色，g=綠色，r=紅色。
• flags：繪圖功能的標(biāo)識(shí)設(shè)置
  1.cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT：創(chuàng)建輸出圖像矩陣，使用現(xiàn)存的輸出圖像繪制匹配對(duì)和特征點(diǎn)，對(duì)每一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)只繪制中間。
  2.cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG：不創(chuàng)建輸出圖像矩陣，而是在輸出圖像上繪制匹配對(duì)。
  3.cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS：對(duì)每一個(gè)特征點(diǎn)繪制帶大小和方向的關(guān)鍵點(diǎn)圖形。
  4.cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS：單點(diǎn)的特征點(diǎn)不被繪制。

import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt# 1 讀取圖像 img = cv.imread('./1.jpg') gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 2 sift關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè) # 2.1 實(shí)例化sift對(duì)象 sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()# 2.2 關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)：kp關(guān)鍵點(diǎn)信息包括方向，尺度，位置信息，des是關(guān)鍵點(diǎn)的描述符 kp, des = sift.detectAndCompute(gray, None)# 2.3 在圖像上繪制關(guān)鍵點(diǎn)的檢測(cè)結(jié)果 cv.drawKeypoints(img, kp, img, flags=cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)# 3 圖像顯示 plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100) plt.imshow(img[:, :, ::-1]), plt.title('sift檢測(cè)') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV SIFT检测关键点的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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