# 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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# 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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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
一、SIFT算法 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SIFT算法具有如下一些特点： &
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
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
python sift手动实现：全面解读与实践
在计算机视觉领域，特征提取是一个重要的任务，而SIFT（尺度不变特征变换）算法以其强大的特征描述能力而闻名。本文将详细记录如何在Python中手动实现SIFT，并通过多个图表和代码块逐步解析其原理与应用。
### 背景描述
在图像处理和计算机视觉中，特征提取是理解图像内容的关键步骤。SIFT是一种关键点检测算法，能够在不同的尺度和视角中稳定地提
一，SIFT概述 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，它对物体的尺度变化，刚体变换，光照强度和遮挡都具有较好的稳定性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子，同时是一套特征提取的理论。SIFT算法是一种基于局部兴趣点的算法，因此不仅对图片大小和旋转不敏感，而且对
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2023-10-09 10:43:35
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一、快速排序定义一个函数 partition(li,left,right) 可以使一个列表中最左端的数正确归位，即去到应该的位置。先对整体使用partition函数，后将从第一次归位后的元素将列表分为两部分，对两部分继续使用partition函数，递归地排完所有序。quick_sort的思路：def quick_sort(data,left,right):
if left <
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2023-11-23 20:12:29
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文章目录简介安装1. Conda2. Python3. CUDA和cuDNN4. PyTorch5. Python库6. Detectron27. SlowFast总结术语初试详解遇到的坑参考文献 简介PySlowfast 是 FAIR 开源的基于 PyTorch 的视频理解代码库，让研究者可以轻而易举地复现从基础至前沿的视频识别 (Video Classification) 和行为检测 (Ac
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2023-12-19 21:14:08
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opencv下SIFT特征点的提取与匹配SIFT：尺度不变特征转换，是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部特征。SIFT是基于图像外观的兴趣点而与图像的大小旋转无关，对于噪声、光线、微观的视角容忍度也极高。SIFT介绍Lowe将SIFT算法分解为四步：尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数识别潜在的对于尺度旋转不变的兴趣点。关键点定位：每个候选位置上，通过一个拟合精细
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2024-07-10 19:27:01
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SIFT特征匹配本文着重介绍局部特征不变特征点方面的SIFT算法。SIFT算法具有较为不错的鲁棒性，同时，能够适应在不同尺度，不同旋转角度以及具有较高的匹配精度。本文主要介绍SIFT算法的每个步骤。SIFT算法四个步骤构造高分差分金字塔。在尺度空间内进行极值点的检测。对候选极值点进行检查，删除不满足要求的极值点。确定关键点的方向。生成关键点的描述子。`步骤一：构造高斯差分金字塔对图像进行下采样后得
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2023-12-25 15:54:40
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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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# 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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1. 大数运算基本数据类型long ,double 都是有取值范围.遇到超过范围数据怎么办.引入了大数运算对象. 超过取出范围了,不能称为数字了,称为对象java.math包 : BigInteger大整数, BigDecimal大浮点(高精度,不损失精度)BigInteger类使用,计算超大整数的
构造方法直接new BigInteger(String str) 数字格式的字符串,长度任意
一、在已有json和pickle的情况下，为什么用shelve？使用json或者 pickle 持久化数据，能 dump 多次，但 load 的话只能取到最新的 dump，因为先前的数据已经被后面 dump 的数据覆盖掉了。如果想要实现 dump 多次不被覆盖，可以使用 shelve 模块。二、shelve模块的特点shelve 是一个简单的数据存储方案，类似 key-value 数据库，可以很方
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2023-11-12 07:45:56
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