尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) Just For Fun 转自： 对于初学者，从David G.Lowe的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。 1、SIFT综述尺度不变特征转换(Scale-invariant featu
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'
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2021-06-03 12:09:36
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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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前言前面的推文已经介绍过SSD算法，我觉得原理说的还算清楚了，但是一个算法不深入到代码去理解是完全不够的。因此本篇文章是在上篇SSD算法原理解析的基础上做的代码解析，解析SSD算法原理的推文的地址如下：https://mp.weixin.qq.com/s/lXqobT45S1wz-evc7KO5DA。今天要解析的SSD源码来自于github一个非常火的Pytorch实现，已经有3K+
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2024-01-09 11:18:51
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基本环境： windows 10 + Visual Studio 2017 + opencv 3.4.0 + opencv_contrib 3.4.0首先明确一点，opencv2与opencv3中，SIFT的使用方法有所不同，前者会创建实例化对象，而后者则是使用opencv智能指针：cv::Ptr，创建指针类型变量。接下来，记录opencv3中使用SIFT方法提取图像特征的一般过程。执行尺度不变特
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2024-04-02 20:38:59
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# 使用Anaconda管理Python环境的技巧
在数据科学与机器学习的领域，Python已成为一种广泛使用的编程语言。而Anaconda作为一款强大的Python发行版，提供了众多工具以管理环境和包，但有些新手可能会遇到“无法直接在cmd中运行Python”的问题。本文将探讨如何使用Anaconda，并提供一些解决方案和代码示例。
## 1. Anaconda简介
Anaconda是一个
前段时间在做三维測量方面的研究。须要得到物体表面三维数据。sift算法是立体匹配中的经典算法。以下是对RobHess的SIFT源码的凝视。部分内容參考网上，在这里向各位大神表示感谢。 头文件及函数声明#include "sift.h"
#include "imgfeatures.h"
#include "utils.h"
#include <cxcore.h>
#include <
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2023-11-04 09:18:59
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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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# Python条件语句的深入讲解：避免在if条件中直接使用数字比较
无论是在程序设计还是日常生活中，我们都可能需要根据不同的条件来执行不同的操作。在Python中，条件语句，如`if`语句，是实现这一目标的主要方式。今天，我们将探讨如何在Python中有效地使用`if`条件，以及为什么我们应该避免在条件中直接使用数字进行比较。
## 完整流程概述
在实现条件控制的过程中，可以遵循以下步骤：
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2024-08-31 09:48:02
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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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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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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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## RDD不能直接使用Spark SQL吗
在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、可并行计算的数据集合。而Spark SQL是Spark用于结构化数据处理的组件，它提供了一种更高级别的抽象来操作数据。
虽然RDD和Spark SQL都是Spark的核心组件，但它们之间并不是完全兼容的。具体来说，RDD不能直接使用Spark SQL的API进行
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2024-06-25 03:57:51
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# SIFT算法的原理及Python实现
## 1. 简介
尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform, SIFT）是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征提取算法。SIFT算法能够在图像中找到具有尺度不变性的关键点，并用特征描述子对其进行描述，从而实现图像的匹配、目标识别等任务。本文将介绍SIFT算法的原理，并使用Python实现。
## 2. 算法原
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2023-09-13 09:25:46
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(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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1. SIFT算法中一些符号的说明$I(x,y)$表示原图像。$G(x,y,\sigma)$表示高斯滤波器，其中$G(x,y,\sigma) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}exp(-(x^2+y^2)/2\sigma^2)$。$L(x,y,\sigma)$表示由一个高斯滤波器与原图像卷积而生成的图像，即$L(x,y,\sigma) = G(x,y,\sigma)\otimes I
1. 什么是SIFT算法尺度不变特征转换 (SIFT, Scale Invariant Feature Transform) 是图像处理领域中的一种局部特征描述算法。该方法于1999年由加拿大教授David G.Lowe提出，申请了专利，其专利属于英属哥伦比亚大学。SIFT专利在2020年3月17日之后到期，现在只需更新cv版本即可免费使用。SIFT算法不仅只有尺度不变性，当旋转图像，改变图像亮度
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 目录一、介绍1 关键点检测2 关键点描述3 关键点匹配二、使用SVM对SIFT特征进行分类1 原理2 代码样例（Python） 一、介绍SIFT算法的基本思路是在图像中检测关键点，然后对每个关键点计算描述符。 具体来说，SIFT算法包括以下几个步骤：关键点检测：使用高斯金字塔和DOG(Difference of Gaussian)在
尺度不变特征变换匹配算法详解=Scale Invariant Feature Transform（SIFT）定义：尺度不变特征变换是一种计算机视觉的算法，用来侦测与描述影像中的局部特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。应用范围：物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对等。局部影响特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，SIFT特征是
Scale Invariant Feature Transform(SIFT)尺度不变特征变换 SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。 SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换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。 SIFT算法的特点有：1. SIFT
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2024-08-12 13:55:30
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