cv.SIFT()程序
时间: 2023-12-12 07:04:34 浏览: 31
以下是使用cv.SIFT()函数创建SIFT特征检测器对象的示例程序:
```python
import cv2 as cv
# 读取图像
img = cv.imread('image.jpg')
# 创建SIFT特征检测器对象
sift = cv.SIFT_create()
# 检测图像中的关键点,并为这些关键点提取出描述符
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(img, None)
# 在图像中绘制关键点
img_with_keypoints = cv.drawKeypoints(img, keypoints, None)
# 显示图像
cv.imshow('Image with keypoints', img_with_keypoints)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
```
在这个示例程序中,我们首先使用cv.imread()函数读取一张图像。接着,我们使用cv.SIFT_create()函数创建SIFT特征检测器对象。然后,我们使用sift.detectAndCompute()函数检测图像中的关键点,并为这些关键点提取出描述符。最后,我们使用cv.drawKeypoints()函数在图像上绘制关键点,并使用cv.imshow()函数显示图像。
相关问题
cv.SIFT()matlab
在Matlab中,可以使用Computer Vision Toolbox中的`detectSURFFeatures`函数来进行SIFT特征检测。示例代码如下:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 创建SURF特征检测器对象
surf = detectSURFFeatures(gray_img);
% 提取关键点描述符
[features, valid_points] = extractFeatures(gray_img, surf);
% 在图像中绘制关键点
imshow(img);
hold on;
plot(valid_points.selectStrongest(100));
```
在这个示例程序中,我们首先使用`imread`函数读取一张图像,并使用`rgb2gray`函数将其转换为灰度图像。接着,我们使用`detectSURFFeatures`函数创建SURF特征检测器对象,并使用`extractFeatures`函数提取关键点描述符。最后,我们使用`imshow`函数显示原始图像,并使用`plot`函数在图像上绘制关键点。
def extract_features(self): """Extracts features from the image""" """从图像中提取特征 """ if self.feature_type == 'sift': detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() elif self.feature_type == 'surf': detector = cv2.xfeatures2d.SURF_create() elif self.feature_type == 'orb': detector = cv2.ORB_create(nfeatures=1500) else: logging.error("Admitted feature types are SIFT, SURF or ORB") sys.exit(0)
这是一个Python方法,它的作用是从图像中提取特征。具体解释如下:
- 方法名为extract_features,它属于一个类,通过self可以访问该类的属性和方法。
- 如果self对象的feature_type属性为'sift',则创建一个SIFT特征检测器,赋值给detector变量。
- 如果self对象的feature_type属性为'surf',则创建一个SURF特征检测器,赋值给detector变量。
- 如果self对象的feature_type属性为'orb',则创建一个ORB特征检测器,其中nfeatures参数指定了最大特征点数为1500,赋值给detector变量。
- 如果self对象的feature_type属性既不是'sift'、'surf'、'orb'中的任何一种,则打印错误信息并退出程序。
- 最后返回detector变量,它是一个特征检测器对象,用于后续的特征提取。