(一)图像特征匹配--SIFT1.1 SIFT背景简介SIFT算法是David Lowe在1999年提出的局部特征描述子，并在2004年深入发展和完善。SIFT算法是在尺度空间进行特征检测并确定关键点的位置和关键点所在的尺度。该关键点方向特征选取该点邻域梯度的主方向，以便实现算子对尺度和方向的无关性。1.2 SIFT特征向量生成步骤一幅图像SIFT特征向量的生成步骤主要有如下四步：(1)检测尺度空
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2024-07-11 14:38:52
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原模板匹配方法中，是无法进行任意角度和旋转匹配的，但我们在实际的使用中，模板图像的位置和方向都是不确定的，因此，就需要我们对模板图像进行预处理，处理后在进行模板匹配。基本处理方法如下：模板图像读取进行模糊绘制轮廓形态学处理提取轮廓获取当前位置角度图像旋转。原图读取从4个角度进行模板匹配（0°，90°，180°，270°）记录每个角度的匹配值进行后续操作。1：原图如下所示:2：模板图像如下所示：3：
在上篇文章中介绍了如何利用余弦定理计算两个物品间的相似度： KiKlaus：推荐算法原理（一）余弦定理计算物品间相似度zhuanlan.zhihu.com
这种计算方法虽然简单，但是在衡量空间两个向量间值的大小差异时，会有明显的缺陷。例如，向量A（1，1，1），向量B（5，5，5），如果用余弦定理计算，那么这两个向量的夹角大小为0°，即在方向上是完全一致的，所以算
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2024-01-12 08:52:58
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SIFT特征提取：角点检测： Morvavec角点检测算子：基于灰度方差的角点检测方法，该算子计算图像中某个像素点沿水平、垂直方向上的灰度差异，以确定角点位置 Harris角点检测算子：不止考察水平，垂直4个方向上的灰度差异，而是考察了所有方向上的灰度差异，并且具有旋转不变性和部分放射变换的稳定性。 Shi-Tomasi角点检测算子：通过考察自相关矩阵M的两个特征值中的较小者来确定角点，大部
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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SIFT python实现以及公式总结算法简介以下来自百度： SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善 [1-2] 。SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红最火的一种，许多人对SIFT进行了改进，诞生了SIFT的一系列变种。SIFT已经申请了专利。 SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、微视角改变的
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2023-12-28 23:29:19
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### 实现Python SIFT图形相似度百分比
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用Python实现SIFT图形相似度百分比。SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于图像处理和计算机视觉中图像特征提取的算法。通过使用SIFT算法，我们可以比较两张图像之间的相似度并得出一个百分比。
#### 整体流程
整个流程可以分为以下几个步骤：
1. 加载两张待比较的图像
2. 使用SIFT
原创
2024-01-13 09:23:53
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# Python SIFT：图像特征提取与匹配
## 简介
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种图像特征提取的算法，能够在图像中寻找关键点并计算出其特征描述子，这些特征描述子具有尺度不变性和旋转不变性等特点，因此在图像匹配、目标检测和图像识别等领域具有广泛应用。本文将介绍使用Python实现SIFT算法的基本原理，并提供代码示例。
## SIF
原创
2023-08-11 03:39:59
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1、边缘保留滤波（EPF）def bi_demo(image):# bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None)
"""
sigmaColor大一点，sigmaSpace小一点
同时考虑空间与信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的
双边滤波的核函数是空间域核与像素范
SIFT算法 目录SIFT算法特点实质算法步骤关于RANSAC算法概述算法步骤优点与缺点实验1、准备数据集2、对每张图片进行SIFT特征提取，并展示特征点2.1、代码2.2、实验结果2.3、实验小结3、给定任意两张图片，计算SIFT匹配结果3.1、代码3.2、实验结果第一组第二组第三组第四组3.3 实验小结4、给定一张输入图片，在数据集内部搜索匹配最多的三张图片4.1 代码4.2、实验步骤与结果4
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2023-09-27 01:09:45
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文章目录1 sift的特征简介1.1 SIFT算法可以解决的问题1.2 SIFT算法实现步骤简述2 关键点检测的相关概念2.1 哪些点是SIFT中要查找的关键点（特征点）2.2 什么是尺度空间2.3 高斯模糊2.4 高斯金字塔2.5 DOG局部极值检测2.5.1 DoG高斯差分金字塔2.5.2 DoG的局部极值点2.5.3 去除边缘响应3 关键点3.1 关键点的方向匹配3.2 关键点描述3.3
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2023-11-29 15:17:00
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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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前言最近，在回顾之前看过的论文和代码时，看到SSD的代码和思想非常适合从基础层面去理解目标检测的各种思想。因此，我决定写一个 详细、全面、细致 的代码解析，希望能够让更多的人能无师自通，能够很好的了解如何结合paper去实现代码。SSD Pytorch版本的代码来至于 Amdegroot 的 Pytorch 版本。目录网络模型VGG BackboneExtra LayersMulti-box La
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2023-10-24 09:03:41
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1.推荐/引用 博客SIFT算法研究：http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/658350SIFT特征提取算法总结：图像特征提取与匹配之SIFT算法：一些公式推导来自实验室师兄的笔记，感谢。论文：David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," 算法学
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2023-10-05 20:33:42
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这里的cv2是：opencv-contrib-python 3.4.2.16，3.4.3以上的版本有算法保护，无法直接调用SIFT算法import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as plt
imgname = '../hmi.sharp_720s.1.20100504_160000_TAI.magnetogram.jpg'
原创
2021-06-03 12:09:36
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# Python中的SIFT算法：原理与应用
## 引言
在计算机视觉和图像处理领域，特征点检测与描述是一项至关重要的任务。SIFT（尺度不变特征变换）算法是一种高效的特征检测方法，它能够在不同尺度下提取图像的关键特征。本文将介绍SIFT算法的基本原理，并通过Python代码示例阐明其实现过程，最后展示其在实际应用中的效果。
## SIFT算法基本原理
SIFT算法主要通过以下几个步骤来实
原创
2024-10-26 03:46:39
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# Python 实现 SIFT 特征提取算法
## 1. 引言
SIFT（尺度不变特征变换，Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于图像特征检测和描述的算法，广泛应用于计算机视觉领域，尤其是在图像匹配和物体识别中。SIFT 算法的优点在于其对图像缩放、旋转和光照变化具有较强的鲁棒性。本文将介绍如何在 Python 中实现 SIFT 特征提取，并附以代码示
Python流程控制if条件分支语句Python条件语句就是通过一条或者多条语句执行的结果（True/False）来决定执行的代码块if单分支语句if 逻辑语句：
语句(块)if双分支语句if 逻辑语句1：
语句(块)1
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语句(块)2python中，elif：else if 缩写为elif。if 逻辑语句1：
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# 如何实现SIFT代码（Python）
## 概述
欢迎来到本篇文章，本文将向你介绍如何使用Python实现SIFT（尺度不变特征变换）算法。SIFT是一种用于计算图像局部特征的算法，主要用于图像识别、图像匹配和目标跟踪等领域。在本文中，我将为你提供一个简单的步骤流程，并逐步介绍每个步骤需要做什么以及使用哪些代码。
## 流程概览
下表展示了整个实现SIFT代码的流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-31 10:56:07
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