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作者：794919561
日期：2023/9/1
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import cv2
import numpy as np
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LightGlue 是一种新的基于深度神经网络，用来匹配图像中的局部特征的深度匹配器。是 SuperGlue 的加强版本。相比于 SuperGlue，LightGlue 在内存和计算方面更高效，同时结果更准确，也更容易训练。 其 原项目地址 如下： https://github.com/cvg/LightGlue 近期由于实习项目需要，需要在相
我们使用尺度不变特征变换（ SIFT ）特征描述符和暴力匹配算法实现两张图像的特征匹配。其中， SIFT 用于找到图像中的关键点和描述符，而 暴力匹配算法 用于在两张图像中匹配描述符。 要使用 SIFT 特征检查器和 暴力 匹配算法实现两张图像的特征匹配，可
1.要实现在大图中找到任意旋转、缩放等情况下的小图位置，可以使用特征匹配算法，如 SIFT (尺度不变特征变换) 或 SURF (加速稳健特征)。这些算法可以在不同尺度和旋转情况下寻找匹配的特征点 2.我们使用了 SIFT 算法检测和匹配特征点，然后使用 RANSAC 算法计算透视变换矩阵
特征点探测方法有goodFeaturesToTrack(),cornerHarris()和SURF()。一般使用goodFeaturesToTrack()就能获得很好的特征点。goodFeaturesToTrack()定义： image:源图像； corners:检测到的特征点位置； maxcorner:为返回的特征点个数设置上限。 qualityLevel:反映出一个角形特征在它之前的强度，设
在关键点检测一节中，我们学习了如何检测图像中的关键点，其目的是用于执行局部图像分析。这些关键点需要足够独特，以便在具有相同对象的不同图像中能够检测到相同的点。 基于关键点执行图像分析需要构建丰富的表示来唯一地描述这些关键点，本节将重点介绍如何从
算法步骤： FAST进行特征点提取是根据当前点领域内的点的差值作为特征点的筛选标准 ( 1 ) 选择像素 p ，该像素值为 I p ，确定筛选阈值 T ( 2 ) 计算以 p 为圆心 3 为半径的 16 个像素点的灰度值 I x 和圆心 p 的灰度值 I p 的差值，如果存在连续 n 个点（算法第一个版本为 12 ） 满
1.特征点匹配的定义 特征点匹配是一种在两幅图像中寻找相互对应的特征点，并建立它们之间的对应关系的过程。 具体而言，首先通过特征检测算法在两幅图像中寻找相互对应的特征点，然后，对于每个特征点，通过描述子提取算法计算其描述子，最后，使用匹配算
1.图像搜索，以图搜图。 2.拼图游戏。 3.图像拼接，将两张有关联的图拼接在一起。 图像特征就是指有意义的图像区域，具有独特性、易于识别性，比如角点、斑点以及高密度区。 从上图我们可以发现： A、
目录 一、环境 二、akaze特征点算法 2.1、基本原理 2.2、实现过程 2.3、实际应用 2.4、优点与不足 三、代码 3.1、数据准备 3.2、完整代码 本文使用环境为： Windows10 Python 3.9.17 opencv-python 4.8.0.74 特征点检测算法AKAZE是一种广泛应用于图像处理领域的算法，它可以在不同尺度下提取
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