【OpenCV】98 SIFT特征提取—关键点提取 OpenCV

98 SIFT特征提取—关键点提取代码

import cv2 as cv import numpy as npsrc = https://www.it610.com/article/cv.imread("../images/flower.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() kps = sift.detect(src) result = cv.drawKeypoints(src, kps, None, (0, 0, 255), cv.DrawMatchesFlags_DEFAULT) cv.imshow("sift-detector", result) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

实验结果 【【OpenCV】98 SIFT特征提取—关键点提取】

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解释 SIFT特征提取是图像特征提取中最经典的一个算法，归纳起来SIFT特征提取主要有如下几步：

构建高斯多尺度金字塔
关键点查找/过滤与精准定位
窗口区域角度方向直方图
描述子生成
SIFT特征是非常稳定的图像特征，在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛，但是它的缺点也是非常明显，就是计算量比较大，很难实时，所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。如今SIFT算法在深度学习特征提取与分类检测网络大行其道的背景下，已经越来越有鸡肋的感觉，但是它本身的算法知识还是很值得我们学习，对我们也有很多有益的启示，本质上SIFT算法是很多常见算法的组合与巧妙衔接，这个思路对我们自己处理问题可以带来很多有益的帮助。今天我们首先高清楚SIFT特征提取的前面两个步骤，尺度空间金字塔与关键点过滤。

OpenCV已经实现了SIFT算法，但是在OpenCV3.0之后因为专利授权问题，该算法在扩展模块xfeature2d中，需要自己编译才可以使用，OpenCV Python中从3.4.2之后扩展模块也无法使用，需要自己单独编译python SDK才可以使用。其使用方法与我们前面介绍的ORB完全一致。在Python3.7中使用pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17来使用。都是遵循下面的步骤

创建对象
通过detect方法提取对象关键点
同drawKeypoints绘制关键点

构建多尺度高斯金字塔
为了在每组图像中检测 S 个尺度的极值点，DoG 金字塔每组需 S+2 层图像，因为每组的第一层和最后一层图像上不能检测极值，DoG 金字塔由高斯金字塔相邻两层相减得到，则高斯金字塔每组最少需 S+3 层图像，实际计算时 S 通常在2到5之间。
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