初始化SIFT检测器对象的代码
时间: 2023-09-29 07:11:22 浏览: 64
由于SIFT算法的版权问题,OpenCV的最新版本已经删除了SIFT检测器的实现。因此,以下代码仅适用于OpenCV 3.4.2及更早版本。
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SIFT> sift = cv::xfeatures2d::SIFT::create();
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
cv::Mat descriptors;
sift->detectAndCompute(image, cv::noArray(), keypoints, descriptors);
// 对关键点和描述符进行后续处理
return 0;
}
```
在这段代码中,首先读入了一张图片,然后使用`cv::xfeatures2d::SIFT::create()`函数初始化了一个SIFT检测器对象`sift`。然后,使用`sift->detectAndCompute()`函数对输入图像进行SIFT特征提取,得到关键点和描述符。最后,可以对关键点和描述符进行后续处理,如匹配、聚类等。
相关问题
如何在最新版本的OpenCV中正确初始化SIFT?
在最新版本的OpenCV中,由于SIFT_create函数已经过时,你可以使用`Feature2D`类及其派生类`SurfFeatureDetector`或者`ORB`(Oriented FAST and Rotated BRIEF)来代替。以下是初始化SURF(Speeded Up Robust Features)或者ORB检测器的基本步骤:
1. **使用SURF**:
```cpp
#include <opencv2/xfeatures2d/surf.hpp>
// 创建 SURF 特征检测器
cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SURF> detector = cv::xfeatures2d::SURF::create();
```
2. **使用ORB**:
```cpp
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
// 创建 ORB 特征检测器
cv::Ptr<cv::牡Features2D::ORB> orb = cv::ORB::create();
```
注意:这些方法不需要显式地调用`cv::xfeatures2d::SIFT_create()`了。
import cv2 # 加载照片 img1 = cv2.imread('img1.jpg') img2 = cv2.imread('img2.jpg') # 初始化特征检测器和描述符 detector = cv2.SIFT_create() matcher = cv2.BFMatcher() # 检测特征点 kp1, des1 = detector.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = detector.detectAndCompute(img2, None) # 特征点匹配 matches = matcher.match(des1, des2)这段代码怎么改可以打开一个文件夹
要打开一个文件夹,可以使用Python的os库和glob库。你可以使用以下代码:
```
import os
import cv2
import glob
# 设置文件夹路径
folder_path = "your/folder/path/"
# 加载所有图像
img_list = []
for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.jpg")):
img = cv2.imread(file_path)
img_list.append(img)
# 初始化特征检测器和描述符
detector = cv2.SIFT_create()
matcher = cv2.BFMatcher()
# 检测特征点和匹配特征描述符
for i in range(len(img_list)):
for j in range(i+1, len(img_list)):
img1 = img_list[i]
img2 = img_list[j]
kp1, des1 = detector.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = detector.detectAndCompute(img2, None)
matches = matcher.match(des1, des2)
# 接下来可以根据匹配结果进行后续处理
```
其中,`folder_path`是你要打开的文件夹路径,`glob.glob()`函数可以获取该文件夹下所有的jpg文件路径,然后使用`cv2.imread()`函数加载图像。接下来,对于每两张图像,都进行特征点检测和描述符计算,并进行匹配,可以根据匹配结果进行后续处理。
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