OpenCV與圖像處理學習十四——SIFT特征（含代碼）

• 一、SIFT算法
• 二、SIFT實現過程
• 三、代碼實現

一、SIFT算法

SIFT， 即尺度不變特征變換算法（Scale-invariant feature transform，SIFT） ， 是用于圖像處理領域的一種算法。 SIFT具有尺度不變性， 可在圖像中檢測出關鍵點， 是一種局部特征描述子。

其應用范圍包含物體辨識、 機器人地圖感知與導航、 影像縫合、 3D模型建立、手勢辨識、 影像追蹤和動作比對，應用廣泛。

二、SIFT實現過程

SIFT特性：

獨特性， 也就是特征點可分辨性高， 類似指紋， 適合在海量數據中匹配。

多量性， 提供的特征多。

高速性， 就是速度快。

可擴展， 能與其他特征向量聯合使用。

SIFT特點：

旋轉、 縮放、 平移不變性

解決圖像仿射變換， 投影變換的關鍵的匹配

光照影響小

目標遮擋影響小

噪聲景物影響小

SIFT算法步驟：

尺度空間極值檢測點檢測

關鍵點定位： 去除一些不好的特征點， 保存下來的特征點能夠滿足穩定性等條件

關鍵點方向參數： 獲取關鍵點所在尺度空間的鄰域， 然后計算該區域的梯度和方向， 根據計算得到的結果創建方向直方圖， 直方圖的峰值為主方向的參數

關鍵點描述符： 每個關鍵點用一組向量（位置、 尺度、 方向） 將這個關鍵點描述出來， 使其不隨著光照、 視角等等影響而改變

關鍵點匹配： 分別對模板圖和實時圖建立關鍵點描述符集合， 通過對比關鍵點描
述符來判斷兩個關鍵點是否相同

三、代碼實現

import cv2 import numpy as npimg = cv2.imread('image/harris2.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp = sift.detect(gray, None) # 找到關鍵點 img = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) # 繪制關鍵點 cv2.imshow('sp', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

結果如下所示：

總結

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