【A355】基于Python+OpenCV实现SIFT(尺度不变特征变换)

文件编号：A355

文件大小：1.07M

开发环境：Python3.8、OpenCV4.3、PyCharm2020

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简要概述：这是SIFT（David G.Lowe的尺度不变特征变换）的一个实现，完全是在Python中，在NumPy的帮助下完成的。该实现基于OpenCV的实现，返回OpenCV关键点对象和描述符，因此可以作为OpenCV SIFT的替代品。该库旨在帮助计算机视觉爱好者了解SIFT背后的细节。

依赖关系：

-Python 3

-NumPy

-OpenCV-Python

测试成功使用 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)就这么简单。就像OpenCV一样。

返回的关键点是OpenCV关键点对象的列表，相应的描述符是128个元素NumPy向量的列表。它们可以像OpenCV Python的SIFT detectAndCompute成员函数返回的对象一样使用。请注意，这段代码不是为了速度而优化的，而是为了清晰和易于理解而设计的，因此在大多数图像上运行需要几分钟。

按需写作：

演示视频：

点击查看：系统演示视频

模板匹配演示：

我已经将OpenCV的SIFT模板匹配演示改为使用PythonSIFT

python template_matching_demo.py

远程协助：

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我们提供完整项目文件清单如下：

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频