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opEnCv3.0 siFt实现

#include #include #include //Thanks to Alessandro int main(int argc, const char* argv[]) { const cv::Mat input = cv::imread("input.jpg", 0); //Load as grayscale cv::SiftFeatureDetector detector; std::vector keypoints; detector...

opencv3.0 有一个opencv_contrib-master的补充库,在modules的xfeature里面,对SIFT类的声明在include文件夹的nonfree.hpp里,sift算法的实现在src文件夹里面的sift.cpp里面

opencv3里面的sift是在opencv_contrib-master里面,这个需要自己单独去下载。这一点用起来确实没有opencv2方便了。

void sift_detector_and_descriptors(IplImage* i_left,IplImage* i_right) { Mat mat_image_left=Mat(i_left,false); Mat mat_image_right=Mat(i_right,false); cv::SiftFeatureDetector *pDetector=new cv::SiftFeatureDetector; pDetector->d...

哈哈,我有一个基于opencv实现的sift,我把代码贴出来,你自己看看吧~~~ void sift_detector_and_descriptors(IplImage* i_left,IplImage* i_right) { Mat mat_image_left=Mat(i_left,false); Mat mat_image_right=Mat(i_right,false); cv::Sift...

opencv3.0 有一个opencv_contrib-master的补充库,在modules的xfeature里面,对SIFT类的声明在include文件夹的nonfree.hpp里,sift算法的实现在src文件夹里面的sift.cpp里面

哈哈,我有一个基于opencv实现的sift,我把代码贴出来,你自己看看吧~~~ void sift_detector_and_descriptors(IplImage* i_left,IplImage* i_right) { Mat mat_image_left=Mat(i_left,false); Mat mat_image_right=Mat(i_right,false); cv::Sift...

opencv3.0 有一个opencv_contrib-master的补充库,在modules的xfeature里面,对SIFT类的声明在include文件夹的nonfree.hpp里,sift算法的实现在src文件夹里面的sift.cpp里面

#include #include #include //Thanks to Alessandro int main(int argc, const char* argv[]) {

OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下: 读取图片-》特征点检测(位置,角度,层)-》特征点描述的提取(16*8维的特征向量)-》匹配-》显示 其中,特征点提取主要有两个步骤,见上行黄子部分。下面做具体分析。 1、使用opencv内置的库读...

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