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+
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
本文讲述了本人对SIFT算法的研究心得和SIFT算法实现的详细步骤
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原创
2011-09-05 18:53:38
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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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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 <
1、SIFT综述尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法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，并提取出其位置、尺度...
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2019-05-16 18:26:00
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文章目录1 算法提出的背景2 算法思想3 SIFT算法实现物体识别主要有三大工序1 算法提出的背景成像
原创
2022-06-27 16:08:08
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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
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
SIFT算法原理：尺度空间极值检测尺度空间连续变化尺度参数获得多尺度下的尺度空间表示序列，对这些序列进行尺度空间主轮廓的提取，以主轮廓作为一种特征向量，实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取等。，相当于一个图片需要获得多少分辨率的量级。如果把一个单尺度图像，对其分辨率不断减少，然后将这些图片摞在一起，更容易获取图像的本质特征。可以看成一个四棱锥的样式，这个东西就叫做图像金字塔。计算机无法分辨一
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
关于 SIFT特征匹配算法简介1、SIFT算法基本概念 Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，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，具有良好的不变性和很强的匹配能力。SIFT算法是一种提取局部特征的算法，也是一种模式识别技术，其基本思想是在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量，它主要包括两个阶段，一个是Si
尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform, SIFT)是计算机视觉中一种检测、描述和匹配图像局部特征点的方法，通过在不同的尺度空间中检测极值点或特征点(Conrner Point, Interest Point)，提取出其位置、尺度和旋转不变量，并生成特征描述子，最后用于图像的特征点匹配。SIFT特征凭借其良好的性能广泛应用于运动跟踪(Motion
(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
# 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
原创
2023-09-13 09:25:46
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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。 
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
通过《图像局部不变性特征与描述》学习SIFT，遇到各种Issue，总结了这篇博客和另外
原创
2022-12-26 15:46:56
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SURF (Speeded Up Robust Features)也是一种类似于SIFT的兴趣点检测及描述子算法。其通过Hessian矩阵的行列式来确定兴趣点位置，再根据兴趣点邻域点的Haar小波响应来确定描述子，其描述子大小只有64维（也可以扩展到128维，效果更好），是一种非常优秀的兴趣点检测算法。本文主要从SURF原文出发，结合自己一些理解，并比较sift方法，对其算法原理进行总结。关键词：
