SIFT图像拼接代码实现及改进技巧分享

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1 下载量 190 浏览量 更新于2024-11-14 收藏 1.88MB RAR 举报
SIFT是一种在计算机视觉领域广泛使用的特征点检测算法，它能够检测出图像中的关键点并提取特征描述符，这些特征点对于图像旋转、尺度缩放、亮度变化等都具有不变性，非常适合用于图像拼接任务。图像拼接是指将多个图像根据其内容的相似性进行重叠和融合，形成一个宽视野或高分辨率的全景图像。SIFT算法因其稳健性在图像拼接领域得到了广泛应用。 SIFT算法主要分为以下几个步骤： 1. 尺度空间极值检测：通过构建图像的尺度空间并检测极值点来确定特征点的位置和尺度。 2. 关键点定位：对候选关键点进行精确的子像素定位，以减少其对图像变换的敏感性。 3. 方向分配：为每个关键点分配一个或多个方向参数，使得算法具有旋转不变性。 4. 关键点描述子生成：计算关键点的特征描述子，描述子具有局部特征信息，并对光照变化等具备一定的不变性。 在实际应用中，SIFT算法通常与RANSAC算法结合使用，RANSAC算法用于估计最佳的几何变换模型，通过剔除异常值来提高拼接的准确性。图像拼接过程中，首先通过SIFT算法检测并匹配不同图像间的特征点，然后利用RANSAC算法剔除错误匹配，最后通过估计匹配点对之间的几何变换来完成图像的对齐和融合。 此外，图像拼接技术还涉及到图像融合技术，用于处理不同图像重叠区域的过渡问题，使得拼接后的图像自然无缝。常用的图像融合技术包括多分辨率合成、加权平均、梯度域融合等。 本压缩包中提供的代码是SIFT算法的一个改进版本，可能包含一些特定的优化和调整，以提高拼接的准确性和效率。代码的改进可能涉及关键点匹配策略的优化、计算效率的提升或是更鲁棒的图像融合方法。由于是经过测试验证的代码，可以期待其在实际应用中会有良好的表现。 对于图像处理和计算机视觉领域的研究者和开发者来说，这套代码是一个非常有价值的资源。它不仅提供了一个成熟的方法来实现图像拼接，而且通过交流和讨论，用户可以进一步了解SIFT算法的细节，探索算法的潜在改进空间，或是将其应用到自己的项目和研究中去。"

improved-sift-stitching-code.rar_improved SIFT_sift_sift stitchi

2022-09-19 上传
标题中的"improved-sift-stitching-code.rar"暗示了一个关于图像处理的项目，特别是涉及到SIFT（尺度不变特征变换）算法的优化和图像拼接技术。SIFT是一种强大的计算机视觉算法，用于检测和描述图像中的关键点，无论...

sift-latest_win.zip_Rob Hess_rob hess windows_sift windows_sift-

2022-09-14 上传
标题 "sift-latest_win.zip_Rob Hess_rob hess windows_sift windows_sift-" 提供的信息表明，这个压缩包包含的是 Rob Hess 实现的 SIFT（尺度不变特征变换）算法的 Windows 版本源代码。SIFT 是一种在图像处理和...

pca-sift.rar_PCA SIFT_SIFT-VC_config.h pca_si_pca sift_pca-si

2022-09-24 上传
在这个VC2008项目中，`pca-sift`可能包含的是主程序或核心算法实现，而`pca_si`可能是PCA-SIFT算法的接口或类库，`sift-vc`可能是指与Visual C++ 2008环境相关的SIFT实现部分。`config.h`是一个配置头文件，通常用来...

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)

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```sift_opt.max_image_size = 1500``` 设置 SIFT 特征提取选项对象的最大图像尺寸为 1500×1500 像素。 ```sift_opt.max_num_features = 8192``` 设置 SIFT 特征提取选项对象的最大特征点数为 8192 个。 ```...

parser.add_argument('--root_dir', action='store', type=str, dest='root_dir', help='root directory containing the images/ folder') parser.add_argument('--feat_type', action='store', type=str, dest='feat_type', default='sift', help='type of features to be extracted [sift | surf | orb]') parser.add_argument('--image_format', action='store', type=str, dest='image_format', default='jpg', help='extension of the images in the images/ folder')

123 浏览量
- --root_dir、--feat_type、--image_format是参数名称，前面加两个短横线表示这是一个长参数名称。 - action='store'表示将参数保存到args对象中。 - type=str表示参数类型为字符串。 - dest表示将参数保存到...

在 '__init__.pyi' 中找不到引用 'SIFT_create'

2024-12-12 上传
print(cv2.__file__) ``` 以下是一个完整的示例代码，演示如何使用`SIFT_create`： ```python import cv2 # 检查OpenCV版本 print(cv2.__version__) # 使用SIFT_create sift = cv2.SIFT_create() # 或者使用...

[ WARN:0@2.913] global shadow_sift.hpp:13 SIFT_create DEPRECATED: cv.xfeatures2d.SIFT_create() is deprecated due SIFT tranfer to the main repository

267 浏览量
这个警告是因为 OpenCV 3.4.2 版本中的 xfeatures2d 模块中的 SIFT 实现已经被转移到了主要的模块中，因此原来的 SIFT_create() 函数现在被标记为过时的。你可以使用 cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 函数来代替。 ...

怎么显示def sift_kp(image): gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.SIFT_create() kp, des = sift.detectAndCompute(image, None) kp_image = cv2.drawKeypoints(gray_image, kp, None) return kp_image, kp, des

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kp_image, kp, des = sift_kp(image) # 显示结果 cv2.imshow('SIFT Keypoints', kp_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 其中，`image.jpg` 是待处理的图像文件名。在运行该代码之前，需要确保 ...

在 '__init__.pyi' 中找不到引用 'SIFT_create'对opencv的版本要求

2024-12-13 上传
在OpenCV中，`SIFT_create`是一个用于创建SIFT（尺度不变特征变换）对象的方法。... print(cv2.__version__) ``` 通过这些步骤，你应该能够解决“在 '__init__.pyi' 中找不到引用 'SIFT_create'”的问题。

在 '__init__.pyi' 中找不到引用 'SIFT_create'有哪几种可能性的解决办法

2024-12-13 上传
print(cv2.__version__) ``` 2. **安装正确的 OpenCV 版本**： 如果你的 OpenCV 版本不支持 SIFT，可以尝试安装支持 SIFT 的版本。例如，安装 OpenCV 4.5.5： ```bash pip install opencv-contrib-python==4.5...
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