brisk特征提取算法具体代码
时间: 2023-12-16 17:04:26 浏览: 33
以下是使用OpenCV库中的BRISK特征提取算法的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 创建BRISK对象
brisk = cv2.BRISK_create()
# 检测关键点并计算描述子
keypoints, descriptors = brisk.detectAndCompute(image, None)
# 绘制关键点
image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None, color=(0, 255, 0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
# 显示图像
cv2.imshow('Image with Keypoints', image_with_keypoints)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例代码中,首先使用`cv2.imread`函数读取图像。然后,创建BRISK对象并使用`detectAndCompute`函数检测图像中的关键点并计算描述子。最后,使用`drawKeypoints`函数绘制关键点,并使用`imshow`函数显示带有关键点的图像。
请注意,这只是BRISK特征提取算法的一个简单示例,你可以根据自己的需求进行参数调整和更复杂的操作。同时,确保安装了OpenCV库,并将图像路径替换为你自己的图像路径。
相关问题
BRISK特征提取算法详细原理
BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)是一种基于二进制描述符的特征提取算法,它是SURF(Speeded Up Robust Features)算法的改进版。BRISK算法具有速度快、鲁棒性强、可扩展性好等优点,被广泛应用于计算机视觉领域。
BRISK算法的主要原理如下:
1. 构建尺度空间
BRISK算法首先构建尺度空间,通过高斯差分金字塔计算图像的不同尺度。在每个尺度下,通过Harris角点检测算法检测图像中的关键点。
2. 构建金字塔
BRISK算法通过构建金字塔来对关键点进行描述。金字塔是由不同尺度的图像构成的,每个尺度都是原图像的缩小版本。BRISK算法使用固定的尺度空间,因此在不同尺度下提取的特征是一致的。
3. 特征点定位
BRISK算法使用Harris角点检测算法来定位特征点。该算法通过计算图像的二阶导数来检测图像中的角点。
4. 方向分配
BRISK算法通过计算特征点周围像素的梯度方向来确定特征点的方向。该算法将特征点的方向分配为距离该点最近的梯度方向。
5. 特征点描述
BRISK算法使用二进制描述符来描述特征点。该算法通过计算特征点周围像素的亮度差异来生成二进制描述符。二进制描述符具有高效的计算性能和较强的鲁棒性。
总体来说,BRISK算法通过构建尺度空间、金字塔、特征点定位、方向分配和特征点描述等步骤来提取图像的特征点。该算法具有速度快、鲁棒性强、可扩展性好等优点,在计算机视觉领域有广泛的应用。
brisk算法matlab算法代码
Brisk算法是一种基于Pyramid的快速特征检测算法,它在SIFT算法的基础上改进而来。Brisk算法的主要思想是在不同的分辨率图像金字塔中根据图像灰度加速计算出特征点的描述符。在匹配过程中,Brisk算法采用汉明距离的方式进行比较,从而实现快速匹配。
下面是Brisk算法的Matlab代码实现:
1、首先,实现对图像的金字塔降采样以及图像模糊处理。
image = rgb2gray(imread('img.jpg')); %读入图像
sigma_init = 1.0; % 设置初始sigma值为1.0
[height,width]=size(image);
num_octaves = fix(log(min(height,width))/log(2)-2);%计算金字塔层数
num_scales = 15;
scale_space = zeros([size(image),num_scales,num_octaves],'single');
%金字塔尺度空间预处理
for i=1:num_octaves
sigma = 2^(i-1)*sigma_init;%计算每一层sigma值
for j=1:num_scales
sigma_scale = sigma*sqrt(2)^(j-1);%计算当前尺度下的sigma值
gauss_filter = fspecial('gaussian',fix(6*sigma_scale),sigma_scale);%高斯滤波
if(i==1 && j==1)
scale_space(:,:,j,i) = imfilter(image,gauss_filter,'symmetric');%处理第一层图像
elseif (j == 1)
prev_image = scale_space(:,:,num_scales,i-1);%获取上一层图像
doubled_image = imresize(prev_image,2,'nearest');%双线性插值上采样
scale_space(:,:,j,i) = imfilter(doubled_image,gauss_filter,'symmetric');%当前层原图下采样
else
prev_scale = scale_space(:,:,j-1,i);%获取上一层图像
scale_space(:,:,j,i) = imfilter(prev_scale,gauss_filter,'symmetric');%当前层原图下采样
end
end
end
2、接着,实现特征点的角度计算。
h = overlay_des(image,scale_space,num_octaves);%调用描述符计算函数overlay_des
angles = zeros([size(h,1),size(h,2),size(h,4)],'single');%初始化角度数组
%计算特征点角度
for i = 1:size(h,4)
I = h(:,:,:,i);
DoG_ratio = (I(1,2,2) - I(1,1,1)) / (I(2,2,2) - I(2,1,1));
DoG_ratio = max(min(DoG_ratio,1),-1);
angles(:,:,i) = mod(atan2(I(2,2,2) - I(2,1,2),I(1,2,2) - I(1,1,2))+pi,2*pi);
end
3、最后,利用特征点的描述符进行特征匹配。
descriptors = get_descriptors(image,angles,h);%获取特征点描述符
matches = match(descriptors1,descriptors2);%调用匹配函数match进行特征点匹配。
以上就是Brisk算法的Matlab代码实现,其中overlay_des函数用来计算特征点的描述符,get_descriptors函数用来获取特征点的描述符,match函数则是用来进行特征匹配的。该算法实现简单,运行速度快,并且可以在大规模图像库中实现高效的图像匹配。