sift surf_SIFT,HOG和SURF c ++,opencv_在matlab中对SURF和SIFT描述子的组合运行k-means - 腾讯云开发者社区

cv2.SIFT() cv2.SURF() cv2.HOGDescriptor() 使用cv2.SIFT的一个样例：(cv2.SURF使用与之类似) #coding=utf-8 import cv2...= cv2.imread('x1.jpg',0) # queryImage img2 = cv2.imread('x2.jpg',0) # trainImage # Initiate SIFT...detector sift = cv2.SIFT() # find the keypoints and descriptors with SIFT kp1, des1 = sift.detectAndCompute...(img1,None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None) # FLANN parameters FLANN_INDEX_KDTREE

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OpenCV 入门教程：SIFT和SURF特征描述

OpenCV 入门教程： SIFT 和 SURF 特征描述导语 SIFT （尺度不变特征变换）和 SURF （加速稳健特征）是图像处理中常用的特征描述算法，用于提取图像中的关键点和生成对应的特征描述子...本文将以 SIFT 和 SURF 特征描述为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行特征提取的基本原理、步骤和实例。...二、SURF特征描述原理 SURF 算法是基于 SIFT 算法的改进版本，主要目的是加速计算速度和提高算法的稳健性。 SURF 特征描述利用图像的局部特征和梯度直方图来描述关键点。...与 SIFT 相比， SURF 使用了积分图像来加速特征计算，并采用了一种更快的描述子生成方法。 SURF 特征描述具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性，并且计算速度更快。...祝你在使用 OpenCV 进行 SIFT 和 SURF 特征描述的过程中取得成功！

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详解计算机视觉中的特征点检测：Harris SIFT SURF ORB

SURF算法 SURF特征(Speeded Up Robust Features，加速鲁棒性特征)是对SIFT特征的进一步优化，基于Hessian矩阵构造金字塔尺度空间，利用箱式滤波器（box filter...Sift采用的是DOG图像，而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像，也写作DOH算子。...相比于sift算法的高斯金字塔构造过程，surf算法速度有所提高。...SIFT特征与SURF特征的比较： [构建图像金字塔] SIFT特征利用不同尺寸的图像与高斯差分滤波器卷积；SURF特征利用原图片与不同尺寸的方框滤波器卷积。...；SURF特征先利用Hessian矩阵确定候选点，然后进行非极大抑制 [特征点主方向] SIFT特征在正方形区域内统计梯度幅值的直方图，直方图最大值对应主方向，可以有多个主方向；SURF特征在圆形区域内计算各个扇形范围内

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【5】OpenCV2.4.9实现图像拼接与融合方法【SURF、SIFT、ORB、FAST、Harris角点、stitch 】

SURF（Speeded Up Robust Feature） SURF算法是对图像进行不同尺寸空间的高斯卷积，然后进行特征点的提取，但是SURF对图像步骤进行了近似替换和简化，降低了计算量。...的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式：取一幅图像中的一个SIFT关键点，并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离得到的比率...显然降低这个比例阈值T，SIFT匹配点数目会减少，但更加稳定，反之亦然。...ORB算法比SIFT算法快100倍，比SURF算法快10倍。在计算机视觉领域有种说法，ORB算法的综合性能在各种测评里较其他特征提取算法是最好的。...参考博客：OpenCV探索之路（二十四）图像拼接和图像融合技术 OpenCV探索之路（二十三）：特征检测和特征匹配方法汇总【SURF、SIFT、ORB、FAST、Harris角点】

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OpenCV 关于版本的一些说明

/opencv_contrib/modules" \-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \ 非免费内容其中最常用的就是 SIFT 和 SURF 特征的提取： SIFT SIFT...直到 2020年3月保护期结束后整合到主版本免费使用，用法为： 1 cv2.sift_create() 这里直接引述大佬的说法： 123456 sift = cv2.sift_create() #...work in:# 3.4.11, 4.4.0, 4.5.x, 4.6.0 ==> Sift became free since March 2020sift = cv2.xfeatures2D.SIFT_create...SURF 现在（2024.7）还没有解封，可以免费使用的只有早期 opencv 版本，之后想用都得用 NonFree 重新编译： 1234 SURF = cv2.xfeatures2D.SURF_create...() # work in :# 3.2.x, 3.3.x, 3.4.0, 3.4.1, 3.4.2SURF = cv2.xfeatures2D.SURF_create () # ==> Set OPENCV_ENABLE_NONFREE

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图像识别基本算法之SURF

Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。...总体来说，Sift算子具有以下特性： Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉变化、仿射变换也保持一定程度的稳定性。...，检测极值点，获得尺度不变性；特征点过滤并进行精确定位；为特征点分配方向值；生成特征描述子； Surf算法 SURF是speed up robust feature的缩写，可以视为加速版的...Sift算法。...算法原理 Opencv Surf算子特征提取与最优匹配特征点检测学习_2(surf算法)

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干货 | 基于特征的图像配准用于缺陷检测

经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等，这三种方法在OpenCV里面都已实现。...SURF基本就是SIFT的全面升级版，有 SURF基本就不用考虑SIFT，而ORB的强点在于计算时间，以下具体比较：计算速度：ORB>>SURF>>SIFT（各差一个量级）旋转鲁棒性：SURF>ORB...~SIFT（~表示差不多）模糊鲁棒性：SURF>ORB~SIFT 尺度变换鲁棒性：SURF>SIFT>ORB（ORB并不具备尺度变换性）所以结论就是，如果对计算实时性要求非常高，可选用ORB算法，但基本要保证正对拍摄...；如果对稳定性要求稍高，可以选择SURF；基本不用SIFT。...此外补充一点，自从OpenCV3.x开始，受到SIFT跟SURF专利授权的影响，OpenCV正式的发布版本中已经移除了SIFT跟SURF算法。

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目标检测 - 特征检测器比较

定量比较表明，特征检测器描述符检测大量特征的能力的一般顺序为： ORB>BRISK>SURF>SIFT>AKAZE>KAZE 每个特征点的特征检测描述计算效率的算法顺序为： ORB>ORB(1000)>...BRISK>BRISK(1000)>SURF(64D) >SURF(128D)>AKAZE>SIFT>KAZE 每个特征点的有效特征匹配顺序为： ORB(1000)>BRISK(1000)>AKAZE>...KAZE>SURF(64D) >ORB>BRISK>SIFT>SURF(128D) 特征检测器描述符的总体图像匹配速度可分为： ORB(1000)>BRISK(1000)>AKAZE>KAZE>SURF...(64D) >SIFT>ORB>BRISK>SURF(128D)

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OpenCV特征点检测------Surf（特征点篇）

1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同，就是因为这些不同才加快了其检测的速度。...Sift采用的是DOG图像，而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像。Hessian矩阵是Surf算法的核心，为了方便运算，假设函数f(z，y)，Hessian矩阵H是由函数，偏导数组成。...Sift是一种只利用到灰度性质的算法，忽略了色彩信息，后面又出现了几种据说比Surf更稳定的描述器其中一些利用到了色彩信息，让我们拭目以待吧。...wiki/index.php/Known_implementations_of_SIFT 三、尺度不变的SURF特征 surf特征是类似于SIFT特征的一种尺度不变的特征点，它的优点在于比SIFT效率要高...类似于FAST特征点的求法，SURF也可以使用通用接口求得，而SURF特征的类为SurfFeatureDetector，类似的SIFT特征点的检测类为SiftFeatureDetector。

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C++ OpenCV特征提取之SIFT特征检测

前言前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》，这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。...SIFT特征和SURF特征比较比较项目 SIFT SURF 尺度空间极值检测使用高斯滤波器，根据不同尺度的高斯差(DOG)图像寻找局部极值使用方形滤波器，利用海森矩阵的行列式值检测极值，并利用积分图加速运算...记得我们要加上opencv2\xfeatures2d.hpp 使用SIFT检测，其实红框里面是我们定义的参数，可以修改一下参数进行变化 ? 运行效果 ?...上面左边红框处就是我们获取了多少个KeyPoints并打印出来，可以看到这个比SURF检测明显要少了不少，说明检测的更为细致了，不过也比SURF花费的时间要长一点。...以上就是SIFT的介绍。

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opencv3.0 无法使用FeatureDetector.SURF

opencv的features2d包中提供了surf,sift和orb等特征点算法，根据测试结果发现在opencv3.0的java版本中存在一些bug，导致surf算法无法使用，会抛出如下异常： OpenCV...org.opencv.features2d.FeatureDetector.create(FeatureDetector.java:88) 外网也有人发现此问题：https://stackoverflow.com/questions/30657774/surf-and-sift-algorithms-doesnt-work-in-opencv...-0-java 补充： OpenCV 中和 2D 特征检测相关的算法的头文件位于opencv\modules\features2d\include\opencv2\features2d.hpp，除SIFT...、SURF以外的特征。...opencv\modules\nonfree\include\opencv2\nonfree\features2d.hpp，只包含SIFT、SURF这两个受专利保护的特征，因此不是免费的（nonfree

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使用OpenCV进行图像全景拼接

那就是更强大的方法（如SIFT，SURF和ORB）。关键点和描述符诸如SIFT和SURF之类的方法试图解决角点检测算法的局限性。...它可以是ORB，SIFT或SURF等。此外，在将图像输入给detectAndCompute()之前，我们将其转换为灰度。...Values are: 'sift', 'surf'" # detect and extract features from the image if method == 'sift'...如果我们使用SIFT作为特征提取器，它将为每个关键点返回一个128维特征向量。如果选择SURF，我们将获得64维特征向量。下图显示了使用SIFT，SURF，BRISK和ORB得到的结果。...对于SIFT和SURF，OpenCV建议使用欧几里得距离。对于ORB和BRISK等其他特征提取器，建议使用汉明距离。

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OpenCV特征点检测------ORB特征

or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文，不过OpenCV2.3RC中已经有了实现，WillowGarage有一个talk也提到了这个算法，因此我不揣浅陋，在这里总结一下...关于计算速度： ORB是sift的100倍，是surf的10倍。关于性能：下面是一个性能对比，ORB还是很给力。点击看大图。...（ORB特征论文：ORB： an efficient alternative to SIFT or SURF.点击下载论文）经过查找发现：描述符数据类型有是float的，比如说SIFT，SURF描述符...SIFT /* SIFT sift; sift(img_1, Mat(), keyPoints_1, descriptors_1); sift(img_2, Mat(), keyPoints..._2, descriptors_2); BruteForceMatcher > matcher; */ /* SURF surf; surf(img_1, Mat

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超详讲解图像拼接全景图原理和应用 | 附源码

）我们探索了许多特征提取算子，如SIFT，SURF，BRISK和ORB。...这就是SIFT，SURF和ORB等更强大的方法的用武之地。关键点和描述子像SIFT和SURF这样的方法试图解决角点检测算法的局限性。...如果我们使用SIFT作为特征提取器，它将为每个关键点返回128维特征向量。如果选择SURF，我们将获得64维特征向量。以下图像显示了使用SIFT，SURF，BRISK和ORB提取的一些功能。 ?...使用SIFT检测关键点和描述子 ? 使用SURF检测关键点和描述子 ? 使用BRISK和汉明距离检测关键点和描述子 ?...对于SIFT和SURF，OpenCV建议使用欧几里德距离。对于其他特征提取器，如ORB和BRISK，建议使用汉明距离。

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OpenCV特征点检测——ORB特征

关于计算速度： ORB是sift的100倍，是surf的10倍。关于性能：下面是一个性能对比，ORB还是很给力。点击看大图。...（ORB特征论文：ORB： an efficient alternative to SIFT or SURF.点击阅读原文下载论文 http://www.willowgarage.com/sites/default.../files/orb_final.pdf ）经过查找发现：描述符数据类型有是float的，比如说SIFT，SURF描述符，还有是uchar的，比如说有ORB，BRIEF 对于float 匹配方式有...SIFT /* SIFT sift; sift(img_1, Mat(), keyPoints_1, descriptors_1); sift(img_2, Mat(), keyPoints_2..., descriptors_2); BruteForceMatcher > matcher; */ /* SURF surf; surf(img_1, Mat(), keyPoints

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SIFT暴力匹配

imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png',0)#原始图像 img2=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/face.png',0)#原始图像 sift...=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()#实例化 kp1,des1=sift.detectAndCompute(img1,None)#找出图像中的关键点 kp2,des2=sift.detectAndCompute...drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good_matches,None,flags=2)#在最佳匹配点之间绘制直线 pylab.imshow(img3) pylab.show() 算法：SIFT...暴力匹配是通过识别两个图像之间的SIFT关键点最近的邻居来进行匹配。

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python利用opencv实现SIFT特征提取与匹配

本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、SIFT 1.1、sift的定义 SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature...(img1, img2, detector='surf'): if detector.startswith('si'): print("sift detector......")...sift = cv2.xfeatures2d.SURF_create() else: print("surf detector......")...sift = cv2.xfeatures2d.SURF_create() # find the keypoints and descriptors with SIFT kp1, des1 = sift.detectAndCompute...or SURF img = sift_detect(image_a, image_b) plt.imshow(img) plt.show() 2.3、运行结果采用同一张图片： ?

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图像处理之特征提取

知乎上看到一个话题—— 目前火热的 Deep Learning 会灭绝传统的 SIFT / SURF 特征提取方法吗？...SURF、ORB、LBP可以参考文章：图像特征检测描述(一):SIFT、SURF、ORB、HOG、LBP特征的原理概述及OpenCV代码实现 5.1 SURF 前面提到SITF的缺点是如果不借助硬件加速或专门的图像处理器很难达到实现...，所以人们就要想办法对SITF算子进行改进，SURF算子便是对SIFT的改进，不过改进之后在算法的运行时间上还是没有质的飞跃。...SURF主要是把SIFT中的某些运算作了简化。SURF把SIFT中的高斯二阶微分的模板进行了简化，使得卷积平滑操作仅需要转换成加减运算，这样使得SURF算法的鲁棒性好且时间复杂度低。...SURF最终生成的特征点的特征向量维度为64维。 5.2 ORB ORB特征描述算法的运行时间远优于SIFT与SURF，可用于实时性特征检测。

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计算机视觉 OpenCV Android | 特征检测与匹配之 Feature2D中的检测器与描述子

引言及特征点监测器前面提到的SURF与SIFT特征检测器与描述子，其实都是OpenCV扩展模块xfeature2d中的内容，而在OpenCV本身包含的feature2d模块中也包含了几个非常有用的特征检测器与描述子...与SURF的，但在OpenCV3.x中，它们已经被移到扩展模块中了。...与SURF，但其已经被移到扩展模块了，所以如果声明使用会抛出不支持的错误提示。...1.ORB检测器与描述子 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是OpenCV实验室于2011年开发出来的一种新的特征提取算法，相比较于SIFT与SURF， ORB...类似，对每一层实现候选点的定位与过滤以实现关键点的提取；然后再使用与SURF求解方向角度类似的方法实现旋转不变性特征，最终生成AKAZE描述子。

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SIFT算法详解

SIFT特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。 SIFT算法的特点有： 1. ...SIFT算法可以解决的问题：目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决： 1. ...至此，SIFT特征描述向量生成。描述向量这块不好理解，我画了个草图，供参考： ? 7、SIFT的缺点 SIFT在图像的不变特征提取方面拥有无与伦比的优势，但并不完美，仍然存在： 1. ...近来不断有人改进，其中最著名的有SURF和CSIFT。 ? 8、总结本人研究SIFT算法一月有余，鉴于相关知识的缺失，尺度空间技术和差分近似求导曾困我良久。...自认为是到目前为止，关于SIFT算法最为详尽的资料，现分享给你，望批评指正。一同分享给你的还有同时实现的高斯模糊源码，sift算法源码，见附录1，2。

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使用openCV提取sift；surf；hog特征

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OpenCV特征点检测------Surf（特征点篇）

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