基于OpenCV的SIFT特征匹配技术实现

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sift
特征检测匹配
0 下载量 41 浏览量 更新于2024-11-15 收藏 2.46MB RAR 举报
资源摘要信息:"该资源名为'imagematch.rar'，重点涉及计算机视觉和图像处理领域中的一个关键技术——尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，简称SIFT）。SIFT是一种被广泛用于图像识别、机器人定位等领域的算法，其核心思想是检测出关键点并描述这些点的特征，使得在不同的图像间进行匹配时能够具有尺度不变性和旋转不变性。 SIFT特征点匹配是利用SIFT算法检测出图像中的关键点，然后对这些关键点进行描述，构建描述符，并通过比较不同图像中特征点的描述符来实现匹配。在实际应用中，比如在两张图像中寻找相同的场景或物体时，SIFT算法可以有效地匹配出这些场景或物体的关键点，即使在图像有旋转、缩放或亮度变化的情况下也能保持较高的匹配准确性。 利用OpenCV（开源计算机视觉库）编写图像匹配的源代码可以大大降低开发难度，因为OpenCV提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能接口。在所提供的代码中，包含对SIFT算法的特征点检测和特征匹配的实现，使得开发者能够直接应用这些功能，而无需从头开始编写复杂的算法。 SIFT算法通常包括四个主要步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、方向赋值和关键点描述符的生成。尺度空间极值检测是在多个尺度空间中寻找图像的极值点，以确定潜在的关键点；关键点定位是通过对极值点周围的像素进行拟合，以获得更精确的关键点位置；方向赋值则是为了使算法具有旋转不变性，通过局部图像的梯度方向给关键点分配方向；最后，关键点描述符的生成是对关键点周围区域的像素梯度信息进行统计，以生成一个用于匹配的特征描述符。 在实际使用中，SIFT特征点匹配通常用于以下场景： 1. 图像拼接：将多个图像通过关键点匹配的方式拼接成一个大的图像，常用于卫星图像和全景图的制作。 2. 3D重建：通过匹配不同视角下的关键点，可以用于重建场景的三维模型。 3. 对象识别：在给定的图像数据库中，通过匹配查询图像的关键点来识别目标物体。 4. 图像检索：基于关键点的相似性进行图像检索，可以应用于大量图像数据的管理。 5. 增强现实：通过匹配现实世界中的关键点，将虚拟物体准确地叠加到现实环境中。 SIFT算法虽然功能强大，但在实际应用中也要考虑到计算量大的问题，因此在处理大尺寸图像或者实时处理需求的场景时，可能需要优化算法或者选择其他更加高效的特征匹配算法。随着深度学习的发展，基于深度神经网络的特征提取和匹配方法也逐渐成为研究热点，并在一些场合取得了优于传统SIFT算法的性能。 最后，文件名称列表中的'imagematch'表明该压缩包内包含的是关于图像匹配的源代码文件，而文件扩展名'.rar'说明这是一个经过WinRAR压缩的文件，通常用于减小文件大小，便于传输和存储。在处理此类压缩文件时，需要相应软件进行解压，才能访问其中的源代码文件。"

img_match.rar_8 bit image

2022-09-19 上传
在这个程序中，很可能采用了特定的特征点检测算法（如SIFT、SURF或ORB）来识别和匹配图像的关键点。 4. **算法研究**：图像匹配算法的研究是一个持续的领域，不断有新的方法和技术被提出以提高匹配精度和速度。调试...

SIFT_c.rar_opencv2.4.3_sift vs2010

2022-09-14 上传
《在VS2010下使用OpenCV2.4.3实现SIFT特征点检测与匹配》 在计算机视觉领域，特征点检测是图像处理的关键步骤之一，SIFT（尺度不变特征变换）作为一种强大的局部特征描述子，因其具有尺度不变性、旋转不变性和部分...

ImageMatch.rar_图形图像处理_C/C++_

2021-08-10 上传
在图像处理领域，"ImageMatch.rar_图形图像处理_C/C++_" 提供了一个关于图像匹配的C/C++实现。图像匹配是计算机视觉中的一个关键环节，它涉及到图像间的相似度计算，常用于图像识别、物体定位、场景识别等多个应用...

pic_match.rar_picmatch

2022-09-24 上传
1. SIFT（尺度不变特征变换）：SIFT是一种强大的特征检测器，能有效提取图像的关键点和描述符。虽然C#原生库不支持SIFT，但可以通过调用OpenCV（C++）的接口实现。 2. SURF（加速稳健特征）：SURF是SIFT的优化版本...

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
调用 PyCOLMAP 库中的 match_exhaustive 函数，对数据库文件中的特征进行 SIFT 特征匹配，并将匹配结果保存到数据库文件中。 ```print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t)``` 输出特征匹配所花费的时间...

sift1.rar_图像拼接 visual_无缝图像拼接

2022-07-14 上传
- `match.c` 和 `sift.c` 是C语言实现的源代码，分别对应特征匹配和SIFT算法。 - `siftWin32.exe` 是Windows平台上的可执行文件，可能是整个图像拼接程序。 - `defs.h` 包含了程序中使用的常量和函数原型定义。 - `...

Exp8.rar_图形图像处理_Python_

2021-08-09 上传
在本项目中，我们主要探讨的是使用Python进行图形图像处理，特别是SIFT（尺度不变特征变换）特征的提取和图像间的SIFT描述子匹配。SIFT是一种强大的图像局部特征检测算法，广泛应用于图像识别、图像拼接、物体识别等...

sift.zip_matlab例程_matlab_

2021-08-11 上传
image.m`用于图像预处理，`detect_scale_space.m`用于尺度空间构建，`find_keypoints.m`用于检测特征点，`assign_orientations.m`用于确定特征点方向，`compute_descriptors.m`用于生成描述符，以及`match_features....

# -*- coding: utf-8 -*- import pickle from PCV.localdescriptors import sift from PCV.imagesearch import imagesearch from PCV.geometry import homography from PCV.tools.imtools import get_imlist #载入图像列表 imlist = get_imlist('oxbuild/') nbr_images = len(imlist) #载入特征列表 featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)] #载入词汇 with open('oxbuild/vocabulary.pkl', 'rb') as f: voc = pickle.load(f) src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc) #查询图像索引和查询返回的图像数 q_ind = 892 nbr_results = 20 # 常规查询(按欧式距离对结果排序) res_reg = [w[1] for w in src.query(imlist[q_ind])[:nbr_results]] print ('top matches (regular):', res_reg) #载入查询图像特征 q_locs,q_descr = sift.read_features_from_file(featlist[q_ind]) fp = homography.make_homog(q_locs[:,:2].T) #用单应性进行拟合建立RANSAC模型 model = homography.RansacModel() rank = {} #载入候选图像的特征 for ndx in res_reg[1:]: locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[ndx]) # get matches matches = sift.match(q_descr,descr) ind = matches.nonzero()[0] ind2 = matches[ind] tp = homography.make_homog(locs[:,:2].T) try: H,inliers = homography.H_from_ransac(fp[:,ind],tp[:,ind2],model,match_theshold=4) except: inliers = [] # store inlier count rank[ndx] = len(inliers) sorted_rank = sorted(rank.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True) res_geom = [res_reg[0]]+[s[0] for s in sorted_rank] print ('top matches (homography):', res_geom) # 显示查询结果 imagesearch.plot_results(src,res_reg[:8]) #常规查询 imagesearch.plot_results(src,res_geom[:8]) #重排后的结果

2023-06-08 上传
这段代码是一个图像检索的例子，其中使用了SIFT算法提取图像的关键点和特征描述符，使用了单应性矩阵和RANSAC算法进行匹配和筛选，使用了词汇表和倒排索引技术来加速查询。具体来说，代码中首先载入了图像列表和特征...

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
# 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(img...
周楷雯
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