1.【从零学习OpenCV 4】opencv_contrib扩展模块的源码安装
2.SIFT算法原理与源码分析
3.SURF、SIFT 特征检测
4.求在autojs中使用opencv的下载SIFT特征匹配例子

【从零学习OpenCV 4】opencv_contrib扩展模块的安装

       在完成了《从零学习OpenCV 4》的创作后，小白决定提前在公众号分享OpenCV 4的源码最新扩展模块安装教程，以帮助大家更快上手。下载基础模块虽能满足初学者，源码但opencv_contrib模块中收纳了更多实用功能，下载pcl编译源码如人脸识别、源码生物视觉和特征点提取等，下载特别是源码SIFT特征点提取等受专利保护的算法。为了让大家在Windows和Ubuntu系统中安装这些扩展，下载接下来我们将详细介绍步骤。源码

       首先，下载你需要从GitHub下载适合自己OpenCV版本的源码积木游戏源码opencv_contrib安装包，本书提供了4.0和4.1版本的下载下载链接。下载后，源码将安装包解压到OpenCV文件夹中备用。

       在Windows系统中，CMake编译器是安装扩展的关键工具。推荐使用OpenCV版本对应的CMake版本，例如CMake 3.7.0。在CMake中设置OpenCV源代码路径和输出文件夹，然后配置Visual Studio 的位版本，确保选择了“BUILD_opencv_WORLD”和“OPENCV_ENABLE_NONFREE”选项，以及设置“OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH”指向opencv_contrib的modules文件夹。编译并生成解决方案后，竞猜棋牌源码重要文件将在newbuild文件夹的install目录中，进行环境配置。

       而在Ubuntu系统中，只需在cmake命令中添加opencv_contrib的路径，其余步骤与安装基础模块相同。安装完成后，尽管新产生的newbuild文件夹会占用大量空间，但重要的是install文件夹，其他文件可以酌情清理。

       对于《从零学习OpenCV 4》的后续内容，我们还有Windows和Ubuntu系统安装OpenCV 4的教程。此书预计在月发行，bindingresult源码分析如果你觉得内容有价值，欢迎届时支持。如果你已经关注小白，可以提前在交流群中获取更多内容，加入时请注明“学习OpenCV 4”。

SIFT算法原理与源码分析

       SIFT算法的精密解析：关键步骤与核心原理

       1. 准备阶段：特征提取与描述符生成

       在SIFT算法中，首先对box.png和box_in_scene.png两张图像进行关键点检测。利用Python的pysift库，通过一系列精细步骤，我们从灰度图像中提取出关键点，并生成稳定的描述符，以确保在不同尺度和角度下依然具有较高的知道html源码匹配性。

       2. 高斯金字塔构建

       计算基础图像的高斯模糊，sigma值选择1.6，先放大2倍，确保模糊程度适中。

       通过连续应用高斯滤波，构建高斯金字塔，每层图像由模糊和下采样组合而成，每组octave包含5张图像，从底层开始，逐渐减小尺度。

       3. 极值点检测与极值点定位

       在高斯差分金字塔中寻找潜在的兴趣点，利用邻域定义，选择尺度空间中的极值点，这些点具有旋转不变性和稳定性。

       使用quadratic fit细化极值点位置，确保匹配点的精度。

       4. 特征描述与方向计算

       从细化的位置计算关键点方向，通过梯度方向和大小统计直方图，确定主次方向，以增强描述符的旋转不变性。

       通过描述符生成过程，旋转图像以匹配关键点梯度与x轴，划分x格子并加权叠加，生成维的SIFT特征描述符。

       5. 精度校验与匹配处理

       利用FLANN进行k近邻搜索，执行Lowe's ratio test筛选匹配点，确保足够的匹配数。

       执行RANSAC方法估计模板与场景之间的homography，实现3D视角变化适应。

       在场景图像上标注检测到的模板并标识SIFT匹配点。

       SIFT的独特性：它提供了尺度不变、角度不变以及在一定程度上抵抗3D视角变化的特征，是计算机视觉领域中重要的特征检测和描述算法。

SURF、SIFT 特征检测

       介绍：SURF特征检测是一种尺度不变特征检测技术，它能够在不同尺度下检测到一致的物体关键点，并且每个检测到的特征点都关联一个尺度因子。理想状态下，两个尺度因子之间的比值应当与图像尺度的比值相同。SURF特征的全称是加速稳健特征（Speeded Up Robust Feature），它不仅实现了尺度不变性，还具备高效计算的特点。

       实现原理：

       例子代码：

       效果图

       2. SIFT特征检测

       实现原理：

       例子代码：

       效果图

       欢迎关注我的微信公众号“OpenCV图像处理算法”，主要分享我在学习图像处理算法过程中的心得，内容涵盖特征提取、目标跟踪、定位、机器学习和深度学习等领域。每个案例都会附上源码和相关资料，期待与同行交流，共同进步。

求在autojs中使用opencv的SIFT特征匹配例子

       // 导入OpenCV模块

       var cv = require("opencv");

       // 读取图像

       var img1 = cv.imread("/sdcard/img1.jpg");

       var img2 = cv.imread("/sdcard/img2.jpg");

       // 创建SIFT检测器对象

       var sift = new cv.FeatureDetector("SIFT");

       // 检测图像中的关键点和描述符

       var keypoints1 = sift.detect(img1);

       var keypoints2 = sift.detect(img2);

       var descriptors1 = sift.compute(img1, keypoints1);

       var descriptors2 = sift.compute(img2, keypoints2);

       // 创建FLANN匹配器对象

       var matcher = new cv.Matcher("FlannBased");

       // 对两幅图像中的关键点进行匹配

       var matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2);

       // 筛选出最优的匹配结果

       var bestMatches = matcher.filterMatches(matches, 0.);

       // 在两幅图像中绘制匹配结果

       var output = new cv.Mat();

       cv.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, bestMatches, output);

       // 保存匹配结果图像

       cv.imwrite("/sdcard/matches.jpg", output);

       以上代码中，我们使用了AutoJS的require()函数导入OpenCV模块，并使用cv.imread()函数读取了两幅图像。然后，我们创建了一个SIFT检测器对象，并使用它检测了两幅图像中的关键点和描述符。接着，我们创建了一个FLANN匹配器对象，并使用它对两幅图像中的关键点进行了匹配。最后，我们筛选出了最优的匹配结果，并使用cv.drawMatches()函数在两幅图像中绘制了匹配结果，并将结果保存到了本地。