9月14日，2018年视觉目标跟踪挑战赛(Visual-Object-Tracking Challenge 2018)的结果在ECCV Workshop上揭晓。VOT2018共设三项任务：Baseline challenge(主挑战赛)、Real-time challenge(实时目标跟踪挑战赛)、Long-term challenge(长时跟踪挑战赛)。相比于2017年，今年的竞争异常激烈，短时
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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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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SIFT算法简介 SIFT算子是一种图像的局部描述子，具有尺度、旋转、平移的不变性，而且对光照变化、仿射变换和3维投影变换具有一定的鲁棒性。在Mikolajczyk（在参考文献中有个下载链接，包括了这些论文，0积分）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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2024-07-27 11:45:03
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OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下：读取图片-》特征点检测（位置，角度，层）-》特征点描述的提取（16*8维的特征向量）-》匹配-》显示其中，特征点提取主要有两个步骤，见上行黄子部分。下面做具体分析。1、使用opencv内置的库读取两幅图片2、生成一个SiftFeatureDetector的对象，这个对象顾名思义就是SIFT特征的探测器，用它来探测衣服图片中SIFT点的特征，存到
C/C++ SIFT的实现有很多版本，具体方式都是那么几个，找个好用的不太容易，因为对于代码不熟练者各种版本用起来都有点水土不服，需要调整调整才行。本人是在VS2010下使用的Rob Hess的源码。 一、前提 安装Opencv，详见：VS2010+Opencv-2.4.0的配置攻略（该版本SIFT是基于Opencv的）。Rob Hess的主页（别告诉我不懂英文不知道下载链接在哪，下那个
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2024-08-03 21:10:58
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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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学习目标理解算法的原理，能够使用进行关键点的检测SIFT/SURF算法1.1 SIFT原理前面两节我们介绍了和角点检测算法，这两种算法具有旋转不变性，但不具有尺度不变性，以下图为例，在左侧小图中可以检测到角点，但是图像被放大后，在使用同样的窗口，就检测不到角点了。 所以，下面我们来介绍一种计算机视觉的算法，尺度不变特征转换即。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其
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2024-08-23 17:58:30
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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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# OpenCV Java库中的SIFT算法应用
## 介绍
在计算机视觉领域，特征检测和描述是非常重要的任务，SIFT（尺度不变特征变换）算法因其可靠性和有效性受到广泛使用。OpenCV（开放计算机视觉库）提供了对SIFT算法的支持，使得开发者可以在Java环境中轻松地进行图像特征提取。本文将介绍如何在Java中使用OpenCV库进行SIFT算法的实现，并提供具体代码示例。
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实际项目中一般都直接使用封装好的sift算法。以前为了用sift，都是用的旧版本：opencv-contib-python=3.4.2.17，现在sift专利过期了，新版的opencv直接可以使用sift算法，opencv-python==4.5.1版本测试可以使用。sift算法理论部分参考前面文章：sift算法理解关于sift，opencv中主要有这个几个函数:1.1 sift特征点检测cv2.
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2024-05-09 09:00:12
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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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文章目录SIFT介绍SIFT算法流程图获取尺度空间构建多分辨率金字塔构建高斯差分金字塔（DOG）DoG空间极值检测关键点精准定位1、去除对比度低的点2、去除不稳定的边缘响应点得到特征点的主方向生成特征描述（描述子）Opencv实现1、引入相关的库和灰度图片2、得到特征点并在图中画出3、计算特征注意总结 SIFT介绍SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征
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2024-03-15 15:42:26
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SIFT算法的实现过程大致如下：对源图像进行高斯模糊处理，根据源图尺寸和相关设定参数生成图像的高斯金字塔和高斯差分金字塔(DOG尺度空间)，在DOG尺度空间中搜索特征点，计算尺度，构建特征描述子。本文以SIFT的参数为主线来尝试说明SIFT算法的原理。 SIFT算法图像匹配的效果图如下图所示，接下来会有文章分析surf特征检测
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2024-07-31 10:26:16
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一. 配置opencv1.最近在用Python学习OpenCV，因为本人之前一直用的Pycharm编译器，后来了解到了Anaconda这个神器，就通过Anaconda来下载各种安装包，再和Pycharm连接就可以完成相应的配置。2.Anaconda的NAVIGATOR软件相当于图形化操作界面，从直接的命令好操作转化为了图形化操作，我新建了一个VirtualEnvironment虚拟环境，pytho
本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码，供大家参考，具体内容如下1、SIFT1.1、sift的定义SIFT，即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform，SIFT)，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。1.2、sift算法介绍SIFT由David Lowe在1
# OpenCV SIFT: 介绍与实例
