Java OpenCV中SIFT角点检测的方法

这篇文章主要介绍"Java OpenCV中SIFT角点检测的方法"的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇"Java OpenCV中SIFT角点检测的方法"文章能帮助大家解决问题。

介绍

在某些情况下对图像进行缩放后，角点信息可能会丢失，这时候Harri便不能检测到所有的角点。SIFT(scale-invariant feature transform) 刚好克服了这个问题，对图像特征的检测，尽量不受图像尺寸变化的影响．SIFT并不直接检测关键点。

其中关键点的检测是由DOG(Difference of Gaussians)检测完成的(DOG是通过不同的高斯滤波器对同一张图像进行处理，来得到关键点的)。SIFT仅通过特征向量来描述特征点周围的像素情况。

示例代码

package com.xu.opencv;import org.opencv.core.Core;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.MatOfKeyPoint;import org.opencv.core.Scalar;import org.opencv.features2d.Features2d;import org.opencv.features2d.SIFT;import org.opencv.highgui.HighGui;import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;import org.opencv.imgproc.Imgproc;/** * @Title: Image.java * @Description: OpenCV-4.0.0 测试文件 * @Package com.xu.Image * @author: hyacinth * @date: 2022年2月18日12点20分 * @version: V-1.0.0 * @Copyright: 2019 hyacinth */public class Image {    static {        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);    }    public static void main(String[] args) {        sift();    }    /**     * OpenCV-4.1.0 SIFT 角点检测     *     * @return void     * @Author: hyacinth     * @Title: harris     * @Description: TODO     * @date: 2022年2月18日12点32分     */    public static void sift() {        Mat src = Imgcodecs.imread("D:\\OneDrive\\桌面\\1.png");        Mat gray = new Mat();        Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);        SIFT sift = SIFT.create(8000);        MatOfKeyPoint point = new MatOfKeyPoint();        sift.detect(gray, point);        Features2d.drawKeypoints(src, point, src, new Scalar(0, 0, 255), Features2d.DrawMatchesFlags_DRAW_RICH_KEYPOINTS);        HighGui.imshow("SIFT 角点检测", src);        HighGui.waitKey(0);    }}

效果图

补充

角点检测除了有SIFT算法，还有FAST算法

FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法会在像素周围绘制一个圆，圆内包含16个像素，FAST算法是将圆内的像素分别与加上一个阈值的圆心像素作比较，若圈内出现连续的几个像素比加上一个阈值的像素还亮或是暗，则可认为圆心是角点．FAST是一个很有效率的检测算法，但是需要确定阈值参数来检测角点。

BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features）在OpenCV中主要是通过detectAndCompute()来实现，这个函数包含两个部分，检测和计算，同时也返回两个结果．一个是检测到的关键点，一个是描述符．SIFT和SURF也是这样．关键点的描述符包含了图像的关键信息，可看作是图像的另一种表现形式，在比较两个图像的时候可以通过比较两个图像的特征描述来实现．也可以用来做图像特征的匹配。

下面将展示通过FAST算法进行角点检测的示例代码，需要的可以参考一下

package com.xu.opencv;import org.opencv.core.Core;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.MatOfKeyPoint;import org.opencv.core.Scalar;import org.opencv.features2d.Features2d;import org.opencv.features2d.ORB;import org.opencv.features2d.SIFT;import org.opencv.highgui.HighGui;import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;import org.opencv.imgproc.Imgproc;/** * @Title: Image.java * @Description: OpenCV-4.0.0 测试文件 * @Package com.xu.Image * @author: hyacinth * @date: 2022年2月18日12点20分 * @version: V-1.0.0 * @Copyright: 2019 hyacinth */public class Image {    static {        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);    }    public static void main(String[] args) {        fast();    }    public static void fast() {        Mat src = Imgcodecs.imread("D:\\OneDrive\\桌面\\5.jpeg");        Mat gray = new Mat();        Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);        ORB orb = ORB.create(500, 1.2f, 8, 31, 0, 2, ORB.HARRIS_SCORE, 31, 20);        MatOfKeyPoint point = new MatOfKeyPoint();        orb.detect(gray, point);        Features2d.drawKeypoints(src, point, src, new Scalar(0, 0, 255), Features2d.DrawMatchesFlags_DRAW_RICH_KEYPOINTS);        HighGui.imshow("FAST 角点检测", src);        HighGui.waitKey(0);    }}

效果图

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