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1，SIFT算法原理

1.1，基本流程

1.1.1   尺度空间极值检测

1.1.2 关键点定位

1.1.3  关键点方向确定

1.1.4  关键点描述

1.1.5   总结

1.2   SURF原理

2  代码实现

3  结果展示

4，你肯定会遇到报错

cv2.error: OpenCV(3.4.8) C:\projects\opencv-python\opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\sift.cp

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1，SIFT算法原理

1.1，基本流程

1.1.1   尺度空间极值检测

1.1.2 关键点定位

1.1.3  关键点方向确定

、

1.1.4  关键点描述

1.1.5   总结

1.2   SURF原理

2  代码实现

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from  pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif']  = ['SimHei']#读取图像
img = cv.imread('aa.jpg')
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#2  sift关键点检测
#2.1  实例化sift对象
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()#2.2 关键点检测  ：  kp关键点信息包括  方向、尺度、位置信息，des是关键点的描述符
kp , des = sift.detectAndCompute(gray , None)#2.3  在图像上绘制关键点的检测结果
cv.drawKeypoints(img , kp , img , flags=cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)#图像的显示
plt.figure(figsize=(5,4),dpi=100)
plt.imshow(img[:,:,:-1]),plt.title("sift  关键点检测")
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

3  结果展示

4，你肯定会遇到报错

cv2.error: OpenCV(3.4.8) C:\projects\opencv-python\opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\sift.cp

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