python sift 掩模 / 张生荣

应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现详解

应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现如下图为进行测试的gakki101和gakki102,分别验证基于BFmatcher.FlannBasedMatcher等的SIFT算法,对比其优 ...

目录一.什么是SIFT算法二.准备工作 2.1 实验设备 2.2 OpenCV安装三.实验工作 3.1 图像选择 3.2 程序实现 3.3 程序结果本文侧重于如何使用Python语言实现SIF ...

目录图像特征-SIFT尺度不变特征变换 1.1图像尺度空间 1.2多分辨率金字塔 1.3高斯差分金字塔 1.4DoG空间极值检测 1.5关键点的精确定位 1.6消除边界响应 1.7特征点的主方向 1 ...

scipy scipy包包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱.它的不同子模块相应于不同的应用.像插值,积分,优化,图像处理,,特殊函数等等. scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较,比如G ...

本文介绍了python opencv之SIFT算法示例,分享给大家,具体如下: 目标: 学习SIFT算法的概念学习在图像中查找SIFT关键的和描述符原理: (原理部分自己找了不少文章,内容中有不少 ...

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 ...

本文实例为大家分享了Python+OpenCV实现图像的全景拼接的具体代码,供大家参考,具体内容如下环境:python3.5.2 + openCV3.4 1.算法目的将两张相同场景的场景图片进行全 ...

本文介绍了python opencv之SURF算法示例,分享给大家,具体如下: 目标: SURF算法基础 opencv总SURF算法的使用原理: 上节课使用了SIFT算法,当时这种算法效率不高,需要 ...

我这只学术的小小只白,竟然也开始写博客了.因为配置opencv的库用了很长的时间,三天,遇到很多问题,一个个解决后,才决定分享出来,想要用pythont调用opencv库的少走些弯路.写这篇文章另一方 ...

Note:这篇文章不会包含任何的技术解答,仅是安装教程.同样不保证对所有可能的安装中遇到的问题都能适用.不过如果不幸又幸运地遇到了跟我一样的问题,我希望你能从我这里找到解决方案. 前言最近做作业需要 ...

骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴,都放在morphology子模块内. 1.骨架提取骨架提取,也叫二值图像细化.这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度,用于特征提取和目标拓扑表示. m ...

本文实例讲述了Python实现的多项式拟合功能.分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding: utf-8 -*- #! python2 import numpy as np impor ...

CMake 安装配置 OPENCV 4.1.1 解决各种问题方法一 python 可以直接pip install opencv-contrib-python==3.4.x.x 安装,老版本的库包含S ...

机器学习用在图像识别是非常有趣的话题. 我们可以利用OpenCV强大的功能结合机器学习算法实现图像识别系统. 首先,输入若干图像,加入分类标记.利用向量量化方法将特征点进行聚类,并得出中心点,这些中心 ...

先吐槽一下opencv 3.1.0的版本cv2.sift和surf就不能用了看解释是说什么 "non-free",,必须要到opencv_contrib库中才有,而这个库的编译 ...

本文介绍了python opencv之分水岭算法示例,分享给大家,具体如下: 目标使用分水岭算法对基于标记的图像进行分割使用函数cv2.watershed() 原理: 灰度图像可以被看成拓扑平面, ...

特征检测是计算机对一张图像中最为明显的特征进行识别检测并将其勾画出来.大多数特征检测都会涉及图像的角点.边和斑点的识别.或者是物体的对称轴. 角点检测是由Opencv的cornerHarris函数实 ...

先了解如何利用python语言实现以平面和标记物进行姿态估计本实验只是先实现一个简单的小例子.简单来说就是先识别出图像中的参考面,再拍摄一张目标图像,将参考面顶部的3D模型投影到目标图像上. 大致步 ...

Python特别灵活,肯定方法不止一种,这里介绍一种我觉得比较简单的方法. 如下图,使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵,然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列. where返 ...

用Python去除背景,得到有效的图像此目的是为了放入深度学习计算中来减少计算量,同时突出特征,原图像为下图,命名为1.jpg,在此去除白色背景,黑色背景同理需要对原图像进行的处理是去掉白色背景, ...