OpenCV Python – 如何使用SIFT檢測和繪製圖像中的關鍵點？

SIFT（尺度不變特徵變換）是一種尺度不變特徵描述符。它檢測影像中的關鍵點並計算其描述符。我們首先使用cv2.SIFT_create()建立一個SIFT物件。然後使用sift.detect()檢測關鍵點，其中sift是建立的SIFT物件。要繪製關鍵點，我們使用cv2.drawKeypoints()。

步驟

要使用SIFT演算法檢測和繪製輸入影像中的關鍵點，您可以按照以下步驟操作

  • 匯入所需的庫OpenCV和NumPy。確保您已安裝它們。

  • 使用cv2.imread()方法讀取輸入影像。指定影像的完整路徑。使用cv2.cvtColor()方法將輸入影像轉換為灰度影像。

  • 使用sift=cv2.SIFT_create()初始化具有預設值的SIFT物件。

  • 檢測灰度影像中的關鍵點。使用sift.detect()。它返回關鍵點kp。

  • 在影像cv2.drawKeypoints()函式上繪製檢測到的關鍵點kp。要繪製豐富的關鍵點，您可以將flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS作為引數傳遞。

  • 顯示帶有繪製的關鍵點的影像

讓我們看看使用SIFT演算法檢測和繪製輸入影像中的關鍵點的示例。

輸入影像

在下面的示例中，我們將使用以下影像作為輸入檔案。


示例

在此程式中，我們使用SIFT演算法檢測和繪製輸入影像中的關鍵點。

# import required libraries
import cv2

# read input image
img = cv2.imread('architecture2.jpg')

# convert the image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Initiate SIFT object with default values
sift = cv2.SIFT_create()

# find the keypoints on image (grayscale)
kp = sift.detect(gray,None)

# draw keypoints in image
img2 = cv2.drawKeypoints(gray, kp, None, flags=0)

# display the image with keypoints drawn on it
cv2.imshow("Keypoints", img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

執行上述程式碼後，它將開啟以下輸出視窗，顯示帶有繪製的關鍵點的影像。


請注意，關鍵點以不同的顏色繪製。您可以將顏色（例如，對於紅色（0,0,255））作為引數傳遞給drawKeypoints()函式，以使用單一顏色繪製關鍵點。

示例

在此示例中，我們將瞭解如何使用SIFT演算法檢測和繪製輸入影像中的關鍵點。

我們將flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS作為引數傳遞給cv2.drawKeypoints()。

# import required libraries
import cv2

# read input image
img = cv2.imread('architecture2.jpg')

# convert the image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Initiate SIFT object with default values
sift = cv2.SIFT_create()

# find the keypoints on image (grayscale)
kp = sift.detect(gray,None)

# draw keypoints in image
img2=cv2.drawKeypoints(gray,kp,None,flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAG
S_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

# display the image with keypoints drawn on it
cv2.imshow("Keypoints", img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出

執行上述程式碼後，它將開啟以下輸出視窗，顯示帶有繪製的關鍵點的影像。


請注意，關鍵點以不同的尺寸甚至方向繪製。

更新於: 2022-12-05

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