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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在Linux系统下，OpenCV 3.3是一个非常重要的开源计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理、计算机视觉和机器学习功能。然而，在Linux系统下编译OpenCV 3.3可能会遇到一些困难，特别是对于初学者来说。下面将介绍如何在Linux系统下编译OpenCV 3.3。
首先，确保你的Linux系统已经安装了CMake、Git、gcc和g++这些编译工具。在安装这些工具之前，你可以使用以下命令
原创
2024-05-29 11:07:32
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特征检测opencv可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征，使其成为图像描述符。特征：特征就是有意义的图像区域，该区域具有独特性或易于识别性。角点与高密度区域是一个很好的特征，边缘可以将图像分为两个区域，因此可以看作很好的特征，斑点（与周围有很大区别的图像区域）也是有意义的特征。大多数特征检测算法都会涉及图像的角点、边和斑点的识别。Harris可用于识别角点。此函数可以很好的检测角点，这些角点在
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2024-01-21 02:16:22
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# 如何实现Python OpenCV SIFT特征点匹配
## 1. 简介
在本文中，我将教你如何使用Python和OpenCV库来实现SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征点匹配。SIFT是一种用于图像处理中的关键点检测和描述算法，常用于图像匹配、目标识别等任务中。
### 步骤概览
在开始具体讲解之前，让我们先来看一下整个流程的步骤概览：
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原创
2024-07-11 06:30:23
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0.Neural Outlier Rejection for Self-Supervised Keypoint Learning ICLR2020 自监督关键点学习的神经异常值/外点抑制https://arxiv.org/abs/1912.10615https://github.com/TRI-ML/KP2D注：本文提出KeyPointNet和IO-Net，直接实现关键点检测
前面我们通过图像直方图反向投影的方式在图像中寻找模板图像，由于直方图不能直接反应图像的纹理，因此如果两张不同模板图像具有相同的直方图分布特性，那么在同一张图中对这两张模板图像的直方图进行反向投影，最终结果将不具有参考意义。因此，我们在图像中寻找模板图像时，可以直接通过比较图像像素的形式来搜索是否存在相同的内容，这种通过比较像素灰度值来寻找相同内容的方法叫做图像的模板匹配。模板匹配常用于在一幅图像中
2022/12/27 有的小伙伴说maven导入不了依赖，加了一种方法，百分百解决。2022/12/28 写了半天，想去论坛放松休息下，结果看到别人已经有成品了，难受啊马飞，晚点看情况要不要写个搭建使用方法（我猜没人看，估计也不用写了，就当自己做个记录）！1.opencv for java 环境搭建和测试1.到OpenCV官网下载你需要的版本，运行安装，记住安装目录。2.打开上一步安装的位置，依次
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2024-04-23 16:40:56
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图像的特征匹配在实际应用中有很多用途，特征匹配，顾名思义，就是要先提取特征点，然后 计算 特征向量，第三步就是匹配了，计算哪两个向量最近。sift的原理有些麻烦，opencv都做好了接口，拿来主义，直接跑一下测试1 sift 特征匹配void FeatureDialog::on_pbGoodSIFTMatch_clicked()
{
if(fileName.isEm
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2024-01-26 09:53:32
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这一节应该是本项目（Feature Tracking and Synchronous Scene Generation with a Single Camera）的最后一节了，实现了两种选取跟踪点和恢复跟踪的方法，顺便把AR物体换成了AR小游戏。首先讲讲跟踪点的选取。之前的文章中我们选取ORB作为特征点检测的办法，然后手动选取N个ORB角点去利用LK光流法跟踪。这样的方法是事先定义好3D点的位置，
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2024-02-04 15:38:57
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图像的8x8像素部分被考虑，并将这个 8x8 框进一步划分为 4 个块，每个块为 4x4 维度。在每个 4x4 块内，图像梯度以向量的形式表示。通过搜索最独特或不同的特征在图像中找到关键点。这里，Key point Descriptor是由4个相邻向量组合而成。关键点描述符显示该部分图像中梯度变化的方向和幅度。对关键点周围的区域进行归一化，计算关键点区域的局部描述符。局部描述符是一个数字向量，用
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2023-12-21 15:45:58
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SIFT特征提取匹配步骤① 使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里(可以使用drawKeypoints在图中标识出来) ② 使用SiftDescriptorExtractor的compute方法提取特征描述符(特征向量),特征描述符是一个矩阵 ③ 使用匹配器matcher对描述符进行匹配 ④ 匹配结果保存由DMatch的组成的向量里设置距离阈值,
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2024-01-06 09:01:20
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文章目录一、图像特征-harris角点检测什么是图像角点基本原理代码实现二、SIFT特征提取SITF概述图像尺度空间图像金字塔高斯差分金字塔（DOG）DoG空间极值检测代码实现 一、图像特征-harris角点检测什么是图像角点 角点检测 (Corner Detection) 是图像的重要特征.。角点可以帮助我们实现图像对其, 图像拼接, 目标识别等等重要用途。在角点的地方，无论你向哪个方向移动
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2024-03-05 23:03:05
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特征点的检测与匹配，在物体识别，视觉追踪，三维重建领域都有很广泛的应用 ,Opencv 提供了如下几种特征检测方法 “FAST”—–FastFeaturedector
“STAR”—–StartFeaturedector
“SIFT”——SIFTF(nonfree module)
“SURF”—–SURF(nonfree module)
“ORB”—–ORB
“MSER”–M
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2023-11-24 15:42:19
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一、SIFT算法特征原理SIFT即尺度不变特征转换，它用来检测图像的局部性特征，在空间尺度中寻找极值点，提取这点的位置、尺度、旋转不变量。这些关键点是一些十分突出，不会因光照和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等，所以与影像的大小和旋转无关，对光线、噪声、视角改变的容忍度也很高。 SIFT特征检测有四
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2023-12-07 16:50:25
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opencv下SIFT特征点的提取与匹配SIFT：尺度不变特征转换，是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部特征。SIFT是基于图像外观的兴趣点而与图像的大小旋转无关，对于噪声、光线、微观的视角容忍度也极高。SIFT介绍Lowe将SIFT算法分解为四步：尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数识别潜在的对于尺度旋转不变的兴趣点。关键点定位：每个候选位置上，通过一个拟合精细
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2024-07-10 19:27:01
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与opencv2.3.1版本的sift算法的编程方法有所不同，貌似opencv2.4版本之后将sift、surf算法移到了nonfree区。所以，需要包换的头文件： #include <nonfree/features2d.hpp> #include <nonfree/nonfree.hpp>增加静态链接库：opencv_nonfree249d.lib和opencv_fe
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2024-04-24 15:31:37
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总览SIFT（尺度不变特征变换）简单介绍如何使用SIFT执行特征匹配python实现SIFT介绍看一下下面的图像组合，并考虑它们之间的共同元素： 显然我们可以看到每张图片都有埃菲尔铁塔，同时我们也可以注意到每张图像都有不同的背景，这是因为图片从不同角度拍摄的，并且在前景中也有不同的对象。 如何让计算机“看到”每张图像中的埃菲尔铁塔就是我们要解决的问题。 因此，在本文中，我们将讨论一种图像匹配算法S
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2024-10-21 19:38:59
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Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。 
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2024-06-13 22:23:49
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带来SIFT特征点最后一讲，描述子的计算。
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2021-07-29 15:30:50
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不管是我在之前的博文中提到的SIFT、ORB等算法，其实真正匹配的结果都不会特别好，一旦视角上的变化比较大或者出现之前图像中没有出现的区域，就很容易产生误匹配。但是在实际应用中这些误匹配的点并没有对最终的匹配结果造成很大的影响，这是因为一般在进行匹配以后，都进行了去除误匹配点对的操作，这篇博文主要介绍的就是一种比较有名的RANSAC算法。 那么，首先来看一下这个算法。一、RANSAC算法介绍RA
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2024-06-24 10:01:02
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