目录struct库简要说明struct方法struct.pack() struct.unpack()struct.calcsize(format:str) format参数的用法字节顺序/大小/对齐struct库简要说明 struct模块提供了用于在字节字符串和Python原生数据类型之间转换函数，比如数字和字符串，使用Python中的f.write()函
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2023-10-07 13:01:10
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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。SIFT的尺度不变特征变换在图像特征点匹配中十分关键，因为我们从不同角度拍摄一个物体，物体的尺寸多少都会发生变化。但是在正常情况下我们链接的opencv库里面并没有包含这个算法，需要我们主动重新配置一遍。使用环境：Ubuntu16_Qt_C++_opencv3.2.0_o
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2023-11-01 19:25:42
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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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SIFT原理详解尺度空间的表示高斯金字塔的构建高斯差分金字塔空间极值点检测尺度变化的连续性特征点特征点的精确剔除不稳定的边缘响应点特征点方向赋值生成特征描述SIFT的缺点OpenCV 函数参考文章 上一篇文章介绍的特征检测器已经可以较好地解决方向不变性问题，即图像旋转后仍能检测到相同的特征点。这篇文章介绍 SIFT 特征检测器，下一篇文章介绍对 SIFT 的改进 SURF 特征检测器，可
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2024-06-28 13:29:36
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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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0. 算法原理细节可参考：https://www.bilibili.com/video/BV1Qb411W7cK?p=1 本文参考了up主的代码，并在匹配阶段、金字塔输出方式等部分进行了重新设计，同时使代码实现完全对像素操作。1. 算法流程SIFT（Scale-invariant feature transform），即尺度不变特征变换，是一种检测图像局部特征并进行特征点匹配的算法。算法流程如下：
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2023-10-16 20:27:24
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目录1、TF-IDF算法介绍（1）TF是词频(Term Frequency)（2） IDF是逆向文件频率(Inverse Document Frequency)（3）TF-IDF实际上是：TF * IDF2、TF-IDF应用3、Python3实现TF-IDF算法4、NLTK实现TF-IDF算法5、Sklearn实现TF-IDF算法6、Jieba实现TF-IDF算法7、TF-IDF算法的不足8、TF
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2023-07-29 12:40:00
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多图预警，请在wifi下观看。和大家分享下之前用python的第三方库PIL库进行多图拼接制作的一些漂亮的照片墙成果图。一、微信好友头像我不会Photoshop(PS)，所有知道PIL库可以处理图像时，觉得蛮有趣的。最开始也是按照网上爬取微信好友头像的例子，拼接了下我的好友头像，因为好友不多，所以重复了几遍。原本不可相见的好友们借此就能相见了，很好玩：二、校庆Logo五月份时母校120周年校庆，朋
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2024-01-24 23:24:28
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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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# 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
else:
语句(块)2python中，elif：else if 缩写为elif。if 逻辑语句1：
语句(块)1
elif 逻辑语句2：
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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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# 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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