py实现surf特征提取

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了py实现surf特征提取。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

import cv2

def main():
    # 加载图像
    image1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    image2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 创建SURF对象
    surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create()

    # 检测特征点和描述符
    keypoints1, descriptors1 = surf.detectAndCompute(image1, None)
    keypoints2, descriptors2 = surf.detectAndCompute(image2, None)

    # 绘制特征点
    result_image1 = cv2.drawKeypoints(image1, keypoints1, None, (0, 255, 0), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
    result_image2 = cv2.drawKeypoints(image2, keypoints2, None, (0, 255, 0), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

    # 显示图像
    cv2.imshow("Image 1", result_image1)
    cv2.imshow("Image 2", result_image2)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()
import cv2
import numpy as np

def main():
    # 加载图像
    image1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    image2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 创建SURF对象
    surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create()

    # 检测特征点和描述符
    keypoints1, descriptors1 = surf.detectAndCompute(image1, None)
    keypoints2, descriptors2 = surf.detectAndCompute(image2, None)

    # 创建匹配器
    matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_FLANNBASED)
    matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2)

    # 根据距离排序匹配项
    matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

    # 提取前10个最佳匹配项
    good_matches = matches[:10]

    # 绘制匹配点和线条
    result_image = cv2.drawMatches(image1, keypoints1, image2, keypoints2, good_matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)

    # 显示图像
    cv2.imshow("Matches", result_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-734612.html

到了这里,关于py实现surf特征提取的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 计算机视觉:通过边缘检测探究卷积的特征提取功能

    在前面的课程中,我们学习了卷积核的运算,同时我们也学习了卷积核的含义,我们可以将卷积核理解为特征提取器,也就是说一个卷积核就是一个特征提取器,很多人对这种说法不了解,下面我们就通过一个边缘检测的例子来看一下卷积核是如何进行边缘特征的提取的。

    2024年02月13日
    浏览(45)
  • 矩阵分析与计算机视觉:从特征提取到对象识别

    计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支,它涉及到计算机对图像和视频等多媒体数据进行处理和理解的技术。矩阵分析是线性代数的一个重要分支,它涉及到矩阵的运算、分解、求解等方面。在计算机视觉中,矩阵分析起到了关键的支持作用,因为图像和视频数据都可以

    2024年01月19日
    浏览(45)
  • 【计算机视觉、关键点检测、特征提取和匹配】基于SIFT、PCA-SIFT和GLOH算法在不同图像之间建立特征对应关系,并实现点匹配算法和图像匹配(Matlab代码实现)

    💥💥💞💞 欢迎来到本博客 ❤️❤️💥💥 🏆博主优势: 🌞🌞🌞 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️ 座右铭: 行百里者,半于九十。 📋📋📋 本文目录如下: 🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码、数据、文章

    2024年03月14日
    浏览(55)
  • 【计算机视觉】图像分割与特征提取——频域增强(低通滤波&高通滤波)

    个人简介:  📦个人主页:赵四司机 🏆学习方向:JAVA后端开发  ⏰往期文章:SpringBoot项目整合微信支付 🔔博主推荐网站:牛客网 刷题|面试|找工作神器 📣种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在! 💖喜欢的话麻烦点点关注喔,你们的支持是我的最大动力。 前言:

    2024年01月15日
    浏览(53)
  • 【计算机视觉】图像分割与特征提取——基于Log、Canny的边缘检测

    个人简介:  📦个人主页:赵四司机 🏆学习方向:JAVA后端开发  ⏰往期文章:SpringBoot项目整合微信支付 🔔博主推荐网站:牛客网 刷题|面试|找工作神器 📣种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在! 💖喜欢的话麻烦点点关注喔,你们的支持是我的最大动力。 前言:

    2024年02月03日
    浏览(48)
  • 计算机视觉的应用12-卷积神经网络中图像特征提取的可视化研究,让大家理解特征提取的全过程

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下计算机视觉的应用12-卷积神经网络中图像特征提取的可视化研究,让大家理解特征提取的全过程。 要理解卷积神经网络中图像特征提取的全过程,我们可以将其比喻为人脑对视觉信息的处理过程。就像我们看到一个物体时,大脑会通

    2024年02月10日
    浏览(46)
  • OpenCV+OpenCvSharp实现图片特征向量提取与相似度计算

    图片特征向量是一种用于描述图片内容的数学表示,它可以反映图片的颜色、纹理、形状等信息。图片特征向量可以用于做很多事情,比如图片检索、分类、识别等。 本文将介绍图片特征向量的提取以及相似度的计算,并使用C#来实现它们。 文章开始前,我们先来简单了解一

    2024年02月08日
    浏览(41)
  • 【计算机视觉】---OpenCV实现物体追踪

    OpenCV中的物体追踪算法基于视觉目标跟踪的原理。物体追踪的目标是在连续的图像序列中定位和跟踪特定物体的位置。 在物体追踪中,我们需要对目标对象进行表示。通常使用边界框(bounding box)来表示目标的位置和大小。边界框是一个矩形区域,由左上角的坐标(x,y)和

    2024年02月08日
    浏览(51)
  • 【计算机视觉】基于OpenCV计算机视觉的摄像头测距技术设计与实现

    在当今技术日益进步的时代,计算机视觉已成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能监控到虚拟现实,计算机视觉技术的应用范围日益广泛。在这篇博客中,我们将探索一个特别实用的计算机视觉案例:使用OpenCV实现摄像头测距。这一技术不仅对专业人士有用,也为编程爱

    2024年02月04日
    浏览(54)
  • 计算机视觉:使用opencv实现车牌识别

    汽车车牌识别(License Plate Recognition)是一个日常生活中的普遍应用,特别是在智能交通系统中,汽车牌照识别发挥了巨大的作用。汽车牌照的自动识别技术是把处理图像的方法与计算机的软件技术相连接在一起,以准确识别出车牌牌照的字符为目的,将识别出的数据传送至交

    2024年02月04日
    浏览(51)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包