MATLAB中SIFT特征匹配算法的实现与应用

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sift匹配
0 下载量 88 浏览量 更新于2024-11-16 收藏 367KB RAR 举报
资源摘要信息:"该压缩文件包含的是一套使用SIFT算法在MATLAB环境下进行特征匹配的代码。SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于图像处理的算法，它能检测和描述图像中的局部特征，这些特征具有尺度不变性，旋转不变性，对亮度变化和视角变化保持不变。这些特性使得SIFT算法非常适合用于图像识别、匹配以及三维建模等领域。 SIFT算法由David Lowe于1999年首次提出，并在后续的工作中不断完善。它主要包含四个步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、方向赋值、生成关键点描述符。首先，SIFT算法通过构建图像的尺度空间并检测极值点来确定稳定的关键点；然后，为每个关键点计算位置和尺度信息；接着，通过分析图像梯度方向，在关键点周围分配一个或多个方向，以实现旋转不变性；最后，为每个关键点生成一个描述符，该描述符可以表示关键点周围区域的局部图像信息。 在特征匹配方面，SIFT算法通过比较不同图像之间关键点的描述符来找到匹配点。在两幅图像中，如果两个关键点的描述符向量非常接近，那么这两个关键点可以认为是匹配的。特征匹配是计算机视觉和图像处理中的一个重要步骤，可用于图像拼接、物体识别、场景重建等多种应用。 本压缩包文件名称为‘sift’，可能包含的文件有： 1. SIFT特征提取的MATLAB代码文件，用于生成关键点和描述符。 2. 特征匹配的MATLAB脚本，用于将不同图像中的特征点进行匹配。 3. 测试用的图像数据，用于验证代码的匹配效果。 4. 说明文档，可能包含算法的简要介绍、代码的使用方法和测试结果等。 在使用这套SIFT特征匹配代码时，用户需要在MATLAB环境中运行，确保其支持OpenCV或其他图像处理库的调用，因为SIFT算法的实现可能需要这些库的支持。代码已经过测试，能够良好地运行，为用户提供一个稳定的、可直接应用的工具。通过这套代码，开发者可以方便地在自己的项目中实现SIFT特征提取和匹配功能，进而在图像处理或机器视觉项目中应用。"

image-matching.rar_image matching_image-matching_图像匹配_图片匹配

2022-09-23 上传
特征检测是图像匹配中的关键步骤，MATLAB中常见的特征检测算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（快速ORB）等。这些特征具有旋转、尺度和光照不变性，能在不同条件下保持稳定。例如，SIFT...

image-matching-.rar_128维特征向量_sift距离_余弦相似度_匹配的点数_特征点匹配率

2022-09-20 上传
征向量，采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法，利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率 ． 实验结 果表明：改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果 ． 与原算法...

SIFT-extraction-matching.rar_extraction_pudn sift matching

2022-07-14 上传
用opencv开发的SIFT特征提取与匹配算法，共大家交流学习，共同进步

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)

2023-05-30 上传
这段代码主要是使用 PyCOLMAP 库实现对图像的特征提取、特征匹配和增量式三维重建。具体解释如下： ```tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}'``` 定义了一个字符串变量 tgt，表示输出路径。 ```if not os....

import cv2 # 读取两幅待处理的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(img2, 100, 0.01, 10) # 对特征点进行亚像素定位 corners1 = cv2.cornerSubPix(img1, corners1, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) corners2 = cv2.cornerSubPix(img2, corners2, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) # 对特征点进行匹配 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) kps1, descs1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kps2, descs2 = sift.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(descs1, descs2) # 使用RANSAC算法进行匹配点筛选 src_pts = np.float32([kps1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kps2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对图像进行配准和拼接 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()改进这段代码使其输出特征点连线图和拼接图

2023-05-23 上传
# 对特征点进行匹配 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) kps1, descs1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kps2, descs2 ...

python图像匹配

2023-09-26 上传
在Python中，可以使用不同的库和技术来进行图像匹配，例如SIFT（尺度不变特征变换）和Harris角点检测。 使用SIFT实现图像匹配的代码如下： ``` from PIL import Image from pylab import * import sys from PCV....

显示sift的匹配时间和匹配正确率的代码

2023-05-16 上传
以下是一个简单的示例代码，用于显示SIFT的匹配时间和匹配正确率： ```python import cv2 import numpy as np # Load images img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2....

利用SIFT算法进行特征匹配的python代码

2023-04-25 上传
这是一段使用SIFT算法进行特征匹配的Python代码： ```python import cv2 import numpy as np # 读取两张图像并转换为灰度图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') gray1 = cv2....

2. 基于SIFT或ORB局部特征的图像匹配的代码

2023-05-31 上传
以下是使用 SIFT 特征进行图像匹配的 Python 代码示例： ```python import cv2 # 读取图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 初始化SIFT检测器 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_...

python利用opencv实现sift特征提取与匹配_python

2023-04-30 上传
在这里，我们将介绍如何使用Python结合OpenCV实现SIFT特征提取与匹配。 使用Python实现SIFT特征提取的基本步骤如下： 1. 导入OpenCV库并读取图像 ``` import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') ``` 2. 创建SIFT...
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