python利用opencv实现SIFT特征提取与匹配

本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、SIFT 1.1、sift的定义 SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 1.2、sift算法介绍 SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善 。SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红最火的一种，许多人对SIFT进行了改进，诞生了SIFT的一系列变种。SIFT已经申请了专利（所以现在 【SIFT特征提取与匹配】 SIFT（尺度不变特征变换）是一种在图像处理中用于检测和描述局部特征的强大工具，由David Lowe在1999年提出并进一步完善于2004年。SIFT特征的主要优点是其尺度不变性和旋转不变性，能够在不同尺寸、角度的图像中识别相同特征，同时对光照变化、噪声和小范围视角变化有较高鲁棒性。由于这些特性，SIFT在物体识别、图像配准、三维重建等领域广泛应用。 SIFT算法的流程大致分为四个主要步骤： 1. **尺度空间极值检测**：首先通过高斯金字塔构建尺度空间，寻找在不同尺度下的关键点，确保特征不受图像大小影响。 2. **关键点定位**：对候选关键点进行精确定位，排除不稳定点，并确定其尺度信息。 3. **方向确定**：根据关键点周围的梯度信息，为每个关键点分配一个或多个方向，以实现旋转不变性。 4. **关键点描述**：计算关键点周围区域的梯度信息，形成描述子，通常是一个128维的向量，对局部形状和光照变化具有一定的抵抗力。 特征匹配是SIFT算法的另一个重要环节，它包括： 1. **SIFT特征生成**：在多幅图像中提取尺度、旋转、亮度不变的特征向量。 2. **特征匹配**：计算两幅图像中SIFT特征向量的欧氏距离，找到最近邻，若距离比值小于预设阈值，则认为它们匹配。 在Python中，使用OpenCV库实现SIFT特征提取与匹配时，需要注意的是，由于SIFT已申请专利，高版本的OpenCV可能不支持。因此，可能需要降级到如opencv-python和opencv-contrib-python的3.4.2.16版本。以下是简单的Python代码实现示例： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg',0) img2 = cv2.imread('image2.jpg',0) # 初始化SIFT sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 检测关键点并生成描述子 kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None) # 使用BFMatcher进行匹配 bf = cv2.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1,des2, k=2) # 应用比率测试筛选匹配 good = [] for m,n in matches: if m.distance < 0.75*n.distance: good.append([m]) # 绘制匹配结果 img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good,None,flags=2) plt.imshow(img3,),plt.show() ``` 这段代码首先读取两张图像，然后用SIFT创建对象，检测关键点并生成描述子。接着使用BFMatcher进行最近邻匹配，应用比率测试来筛选有效匹配，最后绘制匹配的关键点。 SIFT特征的匹配性能优异，但计算量较大，不适用于实时系统。为提高效率，可以考虑使用SURF、ORB等更快的替代方案。同时，为了适应不断发展的计算机视觉需求，SIFT还可以与其他特征描述子结合，如BRIEF、ORB、AKAZE等，以提高匹配速度或增加描述子的区分性。