sift算法opencv
Ⅰ opencv sift 怎么提高匹配正确率
解决思路如下:sift匹配分为两部分,第一部分,sift特征点检测; 第二部分,sift对特征点进行描述。 我建议你用harris或者其他的特征点提取方法做第一部分,这样检测的特征点可能会多些。希望能够帮到你~
Ⅱ Opencv SIFT算法
建立一个新工程,将match.c文件加进去,然后一个一个文件加。提示少那个就加哪个。
匹配用的就是match里的内容。
Ⅲ opencv双目测距除了用sift算法外,还能用其它方法吗
SIFT算法是用来提取图像中DoG局部极值点的。SIFT只是一种特征点算法而已。
Ⅳ 请教,opencv3.0中怎么用sift相关函数
opencv3.0 有一个opencv_contrib-master的补充库,
在moles的xfeature里面,对SIFT类的声明在include文件夹的nonfree.hpp里,sift算法的实现在src文件夹里面的sift.cpp里面
Ⅳ ubuntu14.04 opencv3.1.0 怎样用sift
opencv3.0 有一个opencv_contrib-master的补充库,在moles的xfeature里面,对SIFT类的声明在include文件夹的nonfree.hpp里,sift算法的实现在src文件夹里面的sift.cpp里面
Ⅵ java opencv 怎样确定sift 匹配结果
这几天继续在看Lowe大神的SIFT神作,看的眼花手脚抽筋。也是醉了!!!!实在看不下去,来点干货。我们知道opencv下自带SIFT特征检测以及MATCH匹配的库,这些库完全可以让我们进行傻瓜似的操作。但实际用起来的时候还不是那么简单。下文将对一个典型的基于OPENCV的SIFT特征点提取以及匹配的例程进行分析,并由此分析详细的对OPENCV中SIFT算法的使用进行一个介绍。
OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下:
读取图片-》特征点检测(位置,角度,层)-》特征点描述的提取(16*8维的特征向量)-》匹配-》显示
其中,特征点提取主要有两个步骤,见上行黄子部分。下面做具体分析。
1、使用opencv内置的库读取两幅图片
2、生成一个SiftFeatureDetector的对象,这个对象顾名思义就是SIFT特征的探测器,用它来探测衣服图片中SIFT点的特征,存到一个KeyPoint类型的vector中。这里有必要说keypoint的数据结构,涉及内容较多,具体分析查看opencv中keypoint数据结构分析,里面讲的自认为讲的还算详细(表打我……)。简而言之最重要的一点在于:
keypoint只是保存了opencv的sift库检测到的特征点的一些基本信息,但sift所提取出来的特征向量其实不是在这个里面,特征向量通过SiftDescriptorExtractor 提取,结果放在一个Mat的数据结构中。这个数据结构才真正保存了该特征点所对应的特征向量。具体见后文对SiftDescriptorExtractor 所生成的对象的详解。
就因为这点没有理解明白耽误了一上午的时间。哭死!
3、对图像所有KEYPOINT提取其特征向量:
得到keypoint只是达到了关键点的位置,方向等信息,并无该特征点的特征向量,要想提取得到特征向量就还要进行SiftDescriptorExtractor 的工作,建立了SiftDescriptorExtractor 对象后,通过该对象,对之前SIFT产生的特征点进行遍历,找到该特征点所对应的128维特征向量。具体方法参见opencv中SiftDescriptorExtractor所做的SIFT特征向量提取工作简单分析。通过这一步后,所有keypoint关键点的特征向量被保存到了一个MAT的数据结构中,作为特征。
4、对两幅图的特征向量进行匹配,得到匹配值。
两幅图片的特征向量被提取出来后,我们就可以使用BruteForceMatcher对象对两幅图片的descriptor进行匹配,得到匹配的结果到matches中,这其中具体的匹配方法暂没细看,过段时间补上。
至此,SIFT从特征点的探测到最后的匹配都已经完成,虽然匹配部分不甚了解,只扫对于如何使用OPENCV进行sift特征的提取有了一定的理解。接下来可以开始进行下一步的工作了。
附:使用OPENCV下SIFT库做图像匹配的例程
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// opencv_empty_proj.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include opencv.hpp>
#include features2d/features2d.hpp>
#includenonfree/nonfree.hpp>
#includelegacy/legacy.hpp>
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
const char* imagename = "img.jpg";
//从文件中读入图像
Mat img = imread(imagename);
Mat img2=imread("img2.jpg");
//如果读入图像失败
if(img.empty())
{
fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);
return -1;
}
if(img2.empty())
{
fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);
return -1;
}
//显示图像
imshow("image before", img);
imshow("image2 before",img2);
//sift特征检测
SiftFeatureDetector siftdtc;
vectorkp1,kp2;
siftdtc.detect(img,kp1);
Mat outimg1;
drawKeypoints(img,kp1,outimg1);
imshow("image1 keypoints",outimg1);
KeyPoint kp;
vector::iterator itvc;
for(itvc=kp1.begin();itvc!=kp1.end();itvc++)
{
cout<<"angle:"<angle<<"\t"<class_id<<"\t"<octave<<"\t"<pt<<"\t"<response<<endl;
}
siftdtc.detect(img2,kp2);
Mat outimg2;
drawKeypoints(img2,kp2,outimg2);
imshow("image2 keypoints",outimg2);
SiftDescriptorExtractor extractor;
Mat descriptor1,descriptor2;
BruteForceMatcher<L2> matcher;
vector matches;
Mat img_matches;
extractor.compute(img,kp1,descriptor1);
extractor.compute(img2,kp2,descriptor2);
imshow("desc",descriptor1);
cout<<endl<<descriptor1<<endl;
matcher.match(descriptor1,descriptor2,matches);
drawMatches(img,kp1,img2,kp2,matches,img_matches);
imshow("matches",img_matches);
//此函数等待按键,按键盘任意键就返回
waitKey();
return 0;
}
Ⅶ opencv sift 怎么用
OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下:
读取图片-》特征点检测(位置,角度,层)-》特征点描述的提取(16*8维的特征向量)-》匹配-》显示
其中,特征点提取主要有两个步骤,见上行黄子部分。下面做具体分析。
1、使用opencv内置的库读取两幅图片
2、生成一个SiftFeatureDetector的对象,这个对象顾名思义就是SIFT特征的探测器,用它来探测衣服图片中SIFT点的特征,存到一个KeyPoint类型的vector中。这里有必要说keypoint的数据结构,涉及内容较多,具体分析查看opencv中keypoint数据结构分析,里面讲的自认为讲的还算详细(表打我……)。简而言之最重要的一点在于:
keypoint只是保存了opencv的sift库检测到的特征点的一些基本信息,但sift所提取出来的特征向量其实不是在这个里面,特征向量通过SiftDescriptorExtractor 提取,结果放在一个Mat的数据结构中。这个数据结构才真正保存了该特征点所对应的特征向量。具体见后文对SiftDescriptorExtractor 所生成的对象的详解。
就因为这点没有理解明白耽误了一上午的时间。哭死!
3、对图像所有KEYPOINT提取其特征向量:
得到keypoint只是达到了关键点的位置,方向等信息,并无该特征点的特征向量,要想提取得到特征向量就还要进行SiftDescriptorExtractor
的工作,建立了SiftDescriptorExtractor
对象后,通过该对象,对之前SIFT产生的特征点进行遍历,找到该特征点所对应的128维特征向量。具体方法参见opencv中SiftDescriptorExtractor所做的SIFT特征向量提取工作简单分析。通过这一步后,所有keypoint关键点的特征向量被保存到了一个MAT的数据结构中,作为特征。
4、对两幅图的特征向量进行匹配,得到匹配值。
两幅图片的特征向量被提取出来后,我们就可以使用BruteForceMatcher对象对两幅图片的descriptor进行匹配,得到匹配的结果到matches中。
至此,SIFT从特征点的探测到最后的匹配都已经完成,虽然匹配部分不甚了解,只扫对于如何使用OPENCV进行sift特征的提取有了一定的理解。接下来可以开始进行下一步的工作了。
附:使用OPENCV下SIFT库做图像匹配的例程
// opencv_empty_proj.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include<opencv2/nonfree/nonfree.hpp>
#include<opencv2/legacy/legacy.hpp>
#include<vector>
using namespace std;
using namespace cv;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
const char* imagename = "img.jpg";
//从文件中读入图像
Mat img = imread(imagename);
Mat img2=imread("img2.jpg");
//如果读入图像失败
if(img.empty())
{
fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);
return -1;
}
if(img2.empty())
{
fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);
return -1;
}
//显示图像
imshow("image before", img);
imshow("image2 before",img2);
//sift特征检测
SiftFeatureDetector siftdtc;
vector<KeyPoint>kp1,kp2;
siftdtc.detect(img,kp1);
Mat outimg1;
drawKeypoints(img,kp1,outimg1);
imshow("image1 keypoints",outimg1);
KeyPoint kp;
vector<KeyPoint>::iterator itvc;
for(itvc=kp1.begin();itvc!=kp1.end();itvc++)
{
cout<<"angle:"<<itvc->angle<<"\t"<<itvc->class_id<<"\t"<<itvc->octave<<"\t"<<itvc->pt<<"\t"<<itvc->response<<endl;
}
siftdtc.detect(img2,kp2);
Mat outimg2;
drawKeypoints(img2,kp2,outimg2);
imshow("image2 keypoints",outimg2);
SiftDescriptorExtractor extractor;
Mat descriptor1,descriptor2;
BruteForceMatcher<L2<float>> matcher;
vector<DMatch> matches;
Mat img_matches;
extractor.compute(img,kp1,descriptor1);
extractor.compute(img2,kp2,descriptor2);
imshow("desc",descriptor1);
cout<<endl<<descriptor1<<endl;
matcher.match(descriptor1,descriptor2,matches);
drawMatches(img,kp1,img2,kp2,matches,img_matches);
imshow("matches",img_matches);
//此函数等待按键,按键盘任意键就返回
waitKey();
return 0;
}
Ⅷ 求opencv实现sift算法的程序
到底是使用还是实现,实现的话直接看opencv的源码就好了。
使用的话方法不一,传送门:
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/08/2384843.html