OpenCV 实现 SIFT→SURF 算法关键点检测实现

目录

1，SIFT算法原理

1.1，基本流程

1.1.1   尺度空间极值检测

1.1.2 关键点定位

1.1.3  关键点方向确定

1.1.4  关键点描述

1.1.5   总结

1.2   SURF原理

2  代码实现

3  结果展示

4，你肯定会遇到报错

cv2.error: OpenCV(3.4.8) C:\projects\opencv-python\opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\sift.cp

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SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）是两种常用的图像特征点检测算法，可以实现在不同尺度下对图像中的关键点进行检测。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了实现SIFT和SURF算法的函数和方法。

SIFT算法是一种基于尺度空间的特征检测与描述算法。它首先通过高斯差分金字塔生成尺度空间，然后在每个尺度上使用DoG（Difference of Gaussians）算子来检测关键点。关键点的位置和尺度信息通过极值点检测和插值得到。接着，使用方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients）描述关键点的方向，最后生成关键点的特征描述符。

SURF算法是一种基于积分图像的快速特征检测算法。它通过使用盒子滤波器在多个尺度下计算积分图像，然后通过Hessian矩阵的行列式来检测关键点。SURF算法还引入了一种加速方式——快速Hessian矩阵特征点检测，通过减少计算量来提高检测速度。关键点的定位和尺度信息由Hessian矩阵计算得到，然后使用Haar小波描述关键点的方向，最后生成关键点的特征描述符。

在OpenCV中，可以使用cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数创建SIFT算法对象，并使用detectAndCompute()方法检测图像中的SIFT关键点和描述符。类似地，可以使用cv2.xfeatures2d.SURF_create()函数创建SURF算法对象，通过调用detectAndCompute()方法实现SURF关键点和描述符的检测。

SIFT和SURF算法都具有较好的尺度不变性和鲁棒性，适用于许多计算机视觉应用，如图像匹配、目标跟踪和三维重建等。然而，需要注意的是，由于SIFT和SURF算法的专利限制，OpenCV中的默认编译版本可能不包含这些算法。如果需要使用SIFT和SURF算法，可以选择使用非默认的编译版本或者其他开源库实现。

总之，OpenCV提供了实现SIFT和SURF算法的函数和方法，可以方便地进行图像关键点的检测和描述。这些算法在计算机视觉领域具有广泛的应用，为图像处理、目标识别和模式匹配等提供了重要的工具和技术支持。

1，SIFT算法原理

1.1，基本流程

1.1.1   尺度空间极值检测

1.1.2 关键点定位

1.1.3  关键点方向确定

、

1.1.4  关键点描述

1.1.5   总结

1.2   SURF原理

2  代码实现

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from  pylab import mpl
 
mpl.rcParams['font.sans-serif']  = ['SimHei']
 
#读取图像
img = cv.imread('aa.jpg')
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
 
#2  sift关键点检测
#2.1  实例化sift对象
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()
 
#2.2 关键点检测  ：  kp关键点信息包括  方向、尺度、位置信息，des是关键点的描述符
kp , des = sift.detectAndCompute(gray , None)
 
#2.3  在图像上绘制关键点的检测结果
cv.drawKeypoints(img , kp , img , flags=cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
 
#图像的显示
plt.figure(figsize=(5,4),dpi=100)
plt.imshow(img[:,:,:-1]),plt.title("sift  关键点检测")
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

3  结果展示

4，你肯定会遇到报错

cv2.error: OpenCV(3.4.8) C:\projects\opencv-python\opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\sift.cp

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