机器视觉之尺度不变特征变换（SFIT）算法的实例教程-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器视觉之尺度不变特征变换（SFIT）算法的实例教程。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。

话不多说，上代码
原理和应用场景在文章最后

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img1 = cv2.imread('你自己的第一张照片的路径', 0) #像我这样： img1 = cv2.imread('/home/local/wang/Downloads/MicrosoftTeams-image (12).png', 0)

img2 = cv2.imread('你自己的第二张照片的路径', 0)

# 初始化SIFT检测器
sift = cv2.SIFT_create()

# 寻找关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

# 创建BFMatcher对象
bf = cv2.BFMatcher()

# 使用KNN匹配
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 应用比率测试
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 绘制匹配结果
img_matches = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)

# 显示结果
cv2.imshow('Matches', img_matches)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用SIFT进行图片的简单操作：

import cv2
import numpy as np

def rotate_images(image1, image2):
    # 转换为灰度图
    gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用SIFT检测关键点和计算描述符
    sift = cv2.SIFT_create()
    kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)
    kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)

    # 使用FLANN匹配器
    index_params = dict(algorithm=0, trees=5)
    search_params = dict(checks=50)
    flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

    # 筛选好的匹配
    good_matches = []
    for m, n in matches:
        if m.distance < 0.75 * n.distance:
            good_matches.append(m)

    # 获取匹配点的坐标
    src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
    dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

    # 通过求解基础矩阵进行图像配准
    M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC)

    # 通过基础矩阵计算旋转角度
    rotation_angle = np.arctan2(M[1, 0], M[0, 0]) * (180 / np.pi)

    # 旋转图像
    rotated_image = cv2.warpPerspective(image1, M, (image1.shape[1], image1.shape[0]))

    # 绘制匹配结果
    img_matches = cv2.drawMatches(image1, kp1, image2, kp2, good_matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)

    return rotated_image, img_matches, rotation_angle

# 读取两个图像
image1 = cv2.imread('你自己的第一张照片的路径')
image2 = cv2.imread('你自己的第二张照片的路径')

# 进行图像配准和旋转估计
rotated_image, img_matches, rotation_angle = rotate_images(image1, image2)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image 1', image1)
cv2.imshow('Original Image 2', image2)
cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)
cv2.imshow('Matches', img_matches)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()

print('Estimated Rotation Angle:', rotation_angle)

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取算法，它在处理具有不同尺度、旋转和光照变化的图像时表现出色。SIFT算法的主要应用方向和原理如下：
应用方向：

图像配准和匹配：
SIFT可以用于在不同图像中找到相同的关键点，从而进行图像配准和匹配。这在计算机视觉领域中的物体识别和场景重建中非常有用。

目标跟踪：
SIFT特征可以用于跟踪视频序列中的目标，即使目标发生旋转、缩放或部分遮挡。

图像拼接：
在全景图像拼接中，SIFT特征可以被用来找到不同图像中的匹配点，从而实现图像的平滑拼接。

三维重建：
SIFT特征对于不同视点的图像可以进行匹配，这对于三维重建和摄影测量学等应用非常重要。

图像检索：
SIFT特征可以用于图像检索，通过比较图像的关键点和描述子来找到相似的图像。

原理：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-817660.html

尺度不变性：
SIFT通过使用高斯差分金字塔来检测不同尺度下的关键点。这使得算法对于图像中的不同物体尺寸具有不变性。

旋转不变性：
SIFT通过在每个关键点周围的图像区域计算主方向，实现对于图像中的旋转具有不变性。

关键点检测：
SIFT使用高斯差分金字塔来检测图像中的局部极值点，这些点通常对应于图像的显著特征。

关键点描述：
对于每个关键点，SIFT计算描述子，该描述子是一个128维的向量，用于描述关键点周围区域的特征。

匹配：
在不同图像中，SIFT通过比较关键点的描述子来进行匹配。匹配的关键点对可以用于图像配准和其他应用。

到了这里，关于机器视觉之尺度不变特征变换（SFIT）算法的实例教程的文章就介绍完了。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！