python3 SIFT算法的实现

python3 SIFT算法的简单实现

1. SIFT算法

   SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。SIFT在数字图像的特征描述方面是非常给力的一种，许多人也对SIFT进行了改进，诞生了SIFT的一系列变种。最重要也是最坑爹的，SIFT算法申请了专利，现在好像是属于英属哥伦比亚大学。在C++调用时要配置OpenCV+Cmake，在matlab里面使用复现整个算法的计算推导过程，都较为繁琐。但如果使用python3的话，有个取巧的办法。直接在CMD命令窗口里输入:

   pip install opencv-contrib-python 3.3.0.10
   

   踩过了不少坑，才知道可能是因为专利的问题，python3里只有这一版的openCV封装了SIFT函数。其它版本openCV库都不行，除开愿意回退到python2，使用对应版本的openCV。
   如果因为安装了Anaconda，开发环境已自动配置了更高版本的openCV库，只需要在CMD命令窗口里输入：'pip uninstall opencv'卸载掉之前的，安装旧版3.3.0.10就可以了。

2. 代码实现
   直接调用了cv2库里的SIFT函数：

"""
Created on Sat Sep 29 14:43:02 2018

@author: qgl
"""

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

imgname = 'C:/Users/qgl/Desktop/articles/test1.jpg'

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

img = cv2.imread(imgname)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kp,des = sift.detectAndCompute(img,None)

cv2.imshow('gray',gray)
cv2.waitKey(0)

img1=cv2.drawKeypoints(img,kp,img,color=(255,0,255))

cv2.imshow('point',img1)
cv2.waitKey(0)

效果图