python 图像分类 sift

SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于图像特征提取和匹配的算法，可以用于图像分类。它通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点的局部特征描述符来实现图像分类。

具体来说，SIFT算法包括以下步骤：
1. 尺度空间极值检测：通过高斯差分金字塔寻找图像中的极值点，作为关键点。
2. 关键点定位：对于每个关键点，通过拟合其周围的梯度方向，确定其精确位置和尺度。
3. 方向分配：对于每个关键点，计算其周围像素的梯度方向直方图，选择主方向作为该关键点的方向。
4. 局部特征描述：以关键点为中心，提取其周围像素的梯度幅值和方向，生成一个128维的局部特征向量。

通过比较不同图像的局部特征向量，可以计算它们之间的相似度，从而实现图像分类。

相关问题

python opencv 图像sift配准拼接

1. 导入库

import cv2
import numpy as np

2. 读取图片

img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

3. 提取关键点和特征向量

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)

4. 匹配特征点

bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1,des2,k=2)

5. 筛选匹配点

good = []
for m,n in matches:
    if m.distance < 0.75*n.distance:
        good.append(m)

6. 计算变换矩阵

src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0)

7. 图像拼接

h,w = img1.shape[:2]
pts = np.float32([ [0,0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0] ]).reshape(-1,1,2)
dst = cv2.perspectiveTransform(pts,M)
dst = np.int32(dst)
offset = np.array([w,0])
dst += offset
result_img = cv2.polylines(img2,[dst],True,(255,0,0),3, cv2.LINE_AA)
result_img[offset[1]:h+offset[1],:w,:] = img1

完整代码：

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)

bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1,des2,k=2)

good = []
for m,n in matches:
    if m.distance < 0.75*n.distance:
        good.append(m)

src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0)

h,w = img1.shape[:2]
pts = np.float32([ [0,0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0] ]).reshape(-1,1,2)
dst = cv2.perspectiveTransform(pts,M)
dst = np.int32(dst)
offset = np.array([w,0])
dst += offset
result_img = cv2.polylines(img2,[dst],True,(255,0,0),3, cv2.LINE_AA)
result_img[offset[1]:h+offset[1],:w,:] = img1

cv2.imshow("Result", result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

python sift图像拼接

基于引用中的描述，您进行了基于OpenCV的SIFT特征图像拼接的尝试，并且遇到了效果不够理想的问题。对于Python中的SIFT图像拼接，您可以参考引用中提供的链接，其中介绍了如何利用SIFT算法实现图像拼接的具体步骤。这个链接中的内容包括图片预处理、图像特征点采集、特征点匹配、图像透视变换、贴图和图像后处理等步骤。通过按照这些步骤进行操作，您就可以实现Python中的SIFT图像拼接了。希望这些信息对您有帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python利用Opencv提取SIFT特征进行图像拼接（一）](https://blog.csdn.net/weixin_66080515/article/details/128138140)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [利用 SIFT 实现图像拼接 python 代码](https://download.csdn.net/download/itnerd/14001565)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]