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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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算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点（关键点），用128维方向向量的方式对特征点进行描述，最后通过对比描述向量实现目标匹配。
概括起来主要有三大步骤：
1、提取关键点；
2、对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器；
3、通过两方特征点（附带上特征向量的关键点）的两两比较找出相互匹配的若干对特征点，建立物体间的对应关系。
Opencv中Sift算子的特征提取是在S
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2016-09-18 22:31:00
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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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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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2014-08-11 17:16:00
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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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2015-05-15 09:32:00
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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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一、SIFT提出的目的和意义二、SIFT的特征简介三、SIFT算法实现步骤简述四、图像集五、匹配地理标记图像六、SIFT算法代码实现代码结果截图小结七、SIFT实验总结八、实验遇到的问题 一、SIFT提出的目的和意义1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在图像尺度空间基础上，提出了对图像缩放、旋转保持不变性的图像局部特征描述算子－SIFT（尺度不变特征变
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2023-07-20 21:02:18
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引言本人采用的是RobHess的代码，网上实现该代码的文章有很多，但大多是在vs2010和vc6.0上实现的，我在用vs2015实现的过程总出现了很多新问题，在这里我将一步步的把出现的所有bug都解决一遍，希望可以给您提供一些帮助。ps：关于SIFT的原理可以参考SIFT特征提取分析 和一些硕士论文，我就不再说了。此外，我采用的代码是2010年的版本sift-1.1.2_20101207_win，
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2024-05-08 12:38:43
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//Haar特征检测，人脸识别算法，是用xml作为训练后的分类器做的
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<Windows.h>
using namespace std;
int main()
{
//加载Haar特征检测分类器
//
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2024-08-09 15:24:33
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源码#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>#include<iostream>#include<math.h>#include <string>#include<fstream>using namespace cv;using namesp
原创
2023-01-16 09:06:29
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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
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2022-03-22 15:37:37
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98 SIFT特征提取—关键点提取代码import cv2 as cv
import numpy as np
src = cv.imread("../images/flower.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()
SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种具有尺度不变性和光照不变性的特征描述子，也同时是一套特征提取的理论，首次由D. G. Lowe于2004年以《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]》发表于IJCV中。开源算法库OpenCV中进行了实现、扩展和使用。 本文主要依据原
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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前文大概介绍了CPU中的ORB特征提取算法的实现方法。其中提到了虽然ORB是专门为CPU设计的特征提取算法，但在OpenCV中的cudafeatures2d里也存在着用CUDA加速的ORB算法库（OpenCV编译时需交叉编译CUDA才可用）。网上关于OpenCV3中GPU加速的ORB算法的实例特别少，博主根据官方的reference介绍，参考CPU版的ORB算法，摸索出了一套CUDA ORB算法的
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2024-07-31 17:39:26
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文章目录前言一、建立高斯差分金字塔1、建立高斯金字塔2、建立高斯差分金字塔3、建塔过程中参数的设定及相关细节问题二、关键点(key points)位置确定1、阈值化2、在高斯差分金字塔中找极值点3、调整极值点位置4、舍去低对比度的点5、边缘效应的去除（难点）三、为关键点赋予方向1、亚像素点尺度去对应离散点尺度2、统计3、找到主方向四、构建关键点的描述符1、旋转至主方向所在方向2、确定关键点附近区
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2024-03-19 09:25:23
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SIFT算法SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。一、SIFT算法特点：1、具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。 2、区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配 3、多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量
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2024-04-02 07:47:44
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原文地址：opencv特征提取作者：C吉羊特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定
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2023-01-05 13:10:47
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