文件編號：A355

文件大?。?/strong>1.07M

開發(fā)環(huán)境：Python3.8、OpenCV4.3、PyCharm2020

猿創(chuàng)承諾：該項(xiàng)目親測正常運(yùn)行，需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費(fèi)，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡要概述：這是SIFT（David G.Lowe的尺度不變特征變換）的一個(gè)實(shí)現(xiàn)，完全是在Python中，在NumPy的幫助下完成的。該實(shí)現(xiàn)基于OpenCV的實(shí)現(xiàn)，返回OpenCV關(guān)鍵點(diǎn)對象和描述符，因此可以作為OpenCV SIFT的替代品。該庫旨在幫助計(jì)算機(jī)視覺愛好者了解SIFT背后的細(xì)節(jié)。

依賴關(guān)系：

-Python 3

-NumPy

-OpenCV-Python

測試成功使用 Python 3.8.5, Numpy 1.19.4 and OpenCV-Python 4.3.0.

用法：

import cv2

import pysift

image = cv2.imread('your_image.png', 0)

keypoints, descriptors = pysift.computeKeypointsAndDescriptors(image)就這么簡單。就像OpenCV一樣。

返回的關(guān)鍵點(diǎn)是OpenCV關(guān)鍵點(diǎn)對象的列表，相應(yīng)的描述符是128個(gè)元素NumPy向量的列表。它們可以像OpenCV Python的SIFT detectAndCompute成員函數(shù)返回的對象一樣使用。請注意，這段代碼不是為了速度而優(yōu)化的，而是為了清晰和易于理解而設(shè)計(jì)的，因此在大多數(shù)圖像上運(yùn)行需要幾分鐘。

按需寫作：

演示視頻：

點(diǎn)擊查看：系統(tǒng)演示視頻

模板匹配演示：

我已經(jīng)將OpenCV的SIFT模板匹配演示改為使用PythonSIFT

python template_matching_demo.py

遠(yuǎn)程協(xié)助：

溫馨提示：索煒達(dá).猿創(chuàng)官方提供收費(fèi)遠(yuǎn)程協(xié)助，確保您項(xiàng)目運(yùn)行成功。

點(diǎn)擊查看：遠(yuǎn)程協(xié)助相關(guān)事項(xiàng)

我們提供完整項(xiàng)目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項(xiàng)目源碼

 ├ 2.運(yùn)行截圖

 └ 3.演示視頻