opencv SURF
时间: 2023-11-06 22:03:04 浏览: 41
SURF是一种计算机视觉算法,全称为Speeded Up Robust Features(加速稳健特征)。它是一种用于图像特征提取和匹配的算法,可用于目标检测、目标跟踪、图像拼接等应用。
SURF算法的特点在于它能够快速提取出具有鲁棒性的特征点,并且对于图像的旋转、缩放等变换具有一定的不变性。它的主要步骤包括构建尺度空间、计算图像的特征点、计算特征点的主方向和描述子等。
在OpenCV中,可以通过调用cv2.xfeatures2d.SURF_create()函数来创建SURF检测器,并通过调用detectAndCompute()函数来检测图像中的SURF特征点并计算它们的描述子。
相关问题
C++ opencv SURF 图像拼接
在C++中使用OpenCV进行SURF图像拼接的步骤如下:
1. 导入必要的头文件和命名空间:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;
```
2. 加载要拼接的图片:
```
Mat img1 = imread("image1.jpg");
Mat img2 = imread("image2.jpg");
```
3. 提取SURF特征点:
```
std::vector<KeyPoint> keyPoint1, keyPoint2;
Ptr<Feature2D> surfFeature = xfeatures2d::SURF::create(2000); // 设置SURF参数
surfFeature->detect(img1, keyPoint1);
surfFeature->detect(img2, keyPoint2);
```
4. 计算特征描述子:
```
Mat desc1, desc2;
surfFeature->compute(img1, keyPoint1, desc1);
surfFeature->compute(img2, keyPoint2, desc2);
```
5. 匹配特征点:
```
Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher = cv::DescriptorMatcher::create(cv::DescriptorMatcher::FLANNBASED);
std::vector<cv::DMatch> matches;
matcher->match(desc1, desc2, matches);
```
6. 选择最佳匹配的特征点:
```
double minDist = 100;
for (int i = 0; i < desc1.rows; i++) {
double dist = matches[i].distance;
if (dist < minDist) {
minDist = dist;
}
}
std::vector<cv::DMatch> goodMatches;
for (int i = 0; i < desc1.rows; i++) {
if (matches[i].distance <= std::max(2 * minDist, 0.02)) {
goodMatches.push_back(matches[i]);
}
}
```
7. 寻找图像的变换矩阵:
```
std::vector<cv::Point2f> srcPoints;
std::vector<cv::Point2f> dstPoints;
for (int i = 0; i < goodMatches.size(); i++) {
srcPoints.push_back(keyPoint1[goodMatches[i].queryIdx].pt);
dstPoints.push_back(keyPoint2[goodMatches[i].trainIdx].pt);
}
cv::Mat homography = cv::findHomography(srcPoints, dstPoints, cv::RANSAC);
```
8. 拼接图像:
```
cv::Mat stitchedImg;
cv::warpPerspective(img1, stitchedImg, homography, cv::Size(img1.cols + img2.cols, img1.rows));
cv::Mat roi(stitchedImg, cv::Rect(0, 0, img2.cols, img2.rows));
img2.copyTo(roi);
```
9. 显示结果:
```
cv::imshow("Stitched Image", stitchedImg);
cv::waitKey(0);
```
opencv surf和ransac算法做图像匹配的么
OpenCV中的SURF(Speeded-Up Robust Features)算法是一种用于图像特征检测和描述的算法,它能够检测出图像中的关键点并计算出它们的描述子。
RANSAC(Random Sample Consensus)算法是一种用于拟合模型的鲁棒性算法,它可以从一组包含噪声和异常值的观测数据中识别出最佳的模型参数。
在图像匹配中,首先利用SURF算法检测出图像中的关键点并计算它们的描述子,然后利用RANSAC算法来筛选出这些匹配点中的内点,从而得到最佳的匹配模型参数。
具体来说,SURF算法可以用来检测图像中的特征点,计算它们的描述子,并通过描述子进行特征匹配。而RANSAC算法则可以用来从这些匹配点中识别出内点,从而得到准确的图像匹配模型。
综合来看,SURF和RANSAC算法可以结合使用来进行图像匹配,前者负责特征检测和描述,后者负责模型拟合和内点筛选,从而实现准确且鲁棒的图像匹配。因此,这两种算法在图像匹配中有着很好的应用前景。