SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下：算法描述SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角
一、综述Scale-invariant feature transform(简称SIFT)是一种图像特征提取与匹配算法。SIFT算法由David.G.Lowe于1999年提出，2004年完善总结，后来Y.Ke(2004)将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。SIFT算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、尺度变化、光照变化情况下的特征匹配问题，并能在一定程度上对视角变化
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2023-11-06 19:46:54
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*读取图片
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*将图像转化为单通道灰度图
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2024-07-31 18:22:55
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提高模型泛化能力的方法——图像增广和微调图像增广
图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。
例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。我们也可
这里写目录标题相关工作1. Discriminative Learning of Deep Convolutional Feature Point Descriptors(2015)网络结构sift算法损失函数的构建2.MatchNet(2015)网络中的组成部分其他组成部分损失函数结果3.LIFT: Learned Invariant Feature Transform(2016)网络结构训练
在计算机视觉领域，特征点提取和匹配是非常重要的技术。而在众多特征点提取方法中，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）因其卓越的性能而被广泛使用。在这篇博文中，我将详细记录如何使用 Python 进行 SIFT 特征点提取和匹配的过程，包括遇到的问题、错误现象、根因分析及其解决方案等。
### 问题背景
在使用 OpenCV 的 SIFT 算法进行图像处理
SIFT 特征点提取SIFT 是一种从图像中提取独特不变特征的方法，其特点为基于图像的一些局部特征，而与图像整体的大小和旋转无关。并且该方法对于光照、噪声、仿射变换具有一定鲁棒性，同时能生成大量的特征点。SIFT 的具体步骤尺度空间极值检测： 使用差分高斯函数识别潜在的兴趣点特征点定位：剔除对比度不高和处于边界位置的特征点分配方向：计算特征点的方向用于下一步构建描述特征点描述：尺度空间极值检测尺度
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2024-02-04 02:49:50
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视觉前端和优化后端视觉里程计VO-根据相邻图像的信息估计处粗略的相机运动，给后端较好的估计值【一】特征提取与匹配：特征点法——运行稳定，对光照、动态物体不敏感主要问题：根据图像来估计相机运动特征点-路标-有代表性的点-图像信息的一种表达形式-在相机运动之后保持稳定-角点|边缘|区块仅灰度值：受光照、形变、物体材质的影响严重【×】SIFT\SURF\ORB——可重复性、可区别性、高效、局部特征点=关
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2024-01-19 22:54:40
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本文只记录sift特征提取过程和sift的扩展应用，并分析了opensift的代码。如果想详细理解sift的理论知识请参见Rachel-Zhang的文章。这里没分析OpenCV的代码，是因为相比之下opensift代码结构更加清楚，可读性更好。一、SIFT提取过程对图像宽高放大1倍，并假定图像已被0.5高斯滤波过，为了达到初始为1.6高斯的效果，再用1.62−0.52−−−−−−−−−√高斯滤波一
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2024-07-31 17:03:13
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，它在空间尺度中对一副图寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量等描述子得到特征并进行图像特征点匹配，用来侦测与描述影像中的局部性特征。 它是基于物体上的一些局部特征SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；使用
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2024-08-23 18:37:46
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1.SIFT简介 SIFT的英文全称叫Scale-invariant feature transform，也叫尺度不变特征变换算法，是由David Lowe 先提出的，也是过去十年中最成功的图像局部描述子之一。SIFT 特征包括兴趣点检测器和描述子。SIFT 描述子具有非常强稳健性，这在很大程度上也是 SIFT 特征能够成功和流行的主要原因。自从 SIFT 特征的出现，许多其他本质上使
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2024-04-28 09:23:42
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太多的公众号每天的文章是否让你眼花缭乱？刷了好多文章，发现大都是转来转去？浪费了时间又浪费了感情。今天我为大家从全网公众号里精选了机器视觉特征点提取及模板匹配算法的相关文章11篇。其中包括SIFT, SURF, HOG, ORB, LBP, Harris, FASTN, SUSAN等特征点提取的文章8篇以及灰度相关，边缘匹配和形状匹配的模板匹配的相关文章3篇。在工业应用中，定位是大多数应用场景必不
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2024-10-16 20:25:15
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文章目录一、简述SIFT特征提取与检索二、SIFT特征提取与检索原理三、实验要求四、实验代码1.特征点展示 sift1.py2.描述子算法 sift2.py3.检索匹配算法 sift3.py4.局部描述子进行匹配 sift4.py5.可视化连接图像 sift5.py五、实验结果及分析六、总结 一、简述SIFT特征提取与检索1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在
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2023-12-07 07:23:16
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下：
原创
2017-05-18 17:50:32
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PointPillars整体网络结构有三个部分构成，他们分别是PFN(Pillar Feature Net),Backbone(2D CNN)和Detection Head(SSD)。其中PFN是PointPillars中最重要也是最具创新性的部分。 在正式讨论PFN之前我们可以幻想一下自己变成一个小蜜
# 基于深度学习的SLAM特征点提取
在计算机视觉和机器人领域，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一项重要技术，允许机器人在未知环境中同时构建地图和定位自身。而特征点提取则是SLAM的核心步骤之一，深度学习技术的引入使得特征点提取变得更加高效和准确。本文将带你逐步了解如何实现基于深度学习的SLAM特征点提取。
## 1. 流程概述
下表总
SIFT特征和SURF特征都是优秀的尺度不变特征，常用来进行物体辨识和图像匹配。所谓的尺度不变特征是指每个检测到的特征点都伴随着对应的尺寸因子（特征点的局部尺寸参数与特征的尺度成正比），下面就这两种著名的尺度不变特征进行简要的介绍和比较。（PS：由于两种特征提取算法的细节较多，本篇文章只简单介绍它们的原理、主要步骤和简单应用，主要关注两者的比较）...
原创
2021-06-16 21:51:43
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SIFT特征和SURF特征都是优秀的尺度不变特征，常用来进行物体辨识和图像匹配。所谓的尺度不变特征是指每个检测到的特征点都伴随着对应的尺寸因子（特征点的局部尺寸参数与特征的尺度成正比），下面就这两种著名的尺度不变特征进行简要的介绍和比较。（PS：由于两种特征提取算法的细节较多，本篇文章只简单介绍它们的原理、主要步骤和简单应用，主要关注两者的比较）...
原创
2022-03-01 17:31:30
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描写叙述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好...
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2014-12-26 19:26:00
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描写叙述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好...
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2015-01-20 10:13:00
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