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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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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与opencv2.3.1版本的sift算法的编程方法有所不同，貌似opencv2.4版本之后将sift、surf算法移到了nonfree区。所以，需要包换的头文件： #include <nonfree/features2d.hpp> #include <nonfree/nonfree.hpp>增加静态链接库：opencv_nonfree249d.lib和opencv_fe
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2024-04-24 15:31:37
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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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学习笔记：SIFT算法SIFT概述SIFT（Scale-invariant feature transform），即尺度不变特征转换，是计算机视觉中用来检测图像局部特征的算法。SIFT的基本思路是寻找到图像中的一些关键点，这些点不会因为光照等条件的改变而消失，然后用这些关键点来描述该图像。SIFT算法的基本过程是寻找灰度图的局部的最值点，将其作为关键点。在计算机中，是通过滤波器来求最值的，但是这里
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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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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# 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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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
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
，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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特征检测opencv可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征，使其成为图像描述符。特征：特征就是有意义的图像区域，该区域具有独特性或易于识别性。角点与高密度区域是一个很好的特征，边缘可以将图像分为两个区域，因此可以看作很好的特征，斑点（与周围有很大区别的图像区域）也是有意义的特征。大多数特征检测算法都会涉及图像的角点、边和斑点的识别。Harris可用于识别角点。此函数可以很好的检测角点，这些角点在
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2024-01-21 02:16:22
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本文架构SIFT简介SIFT算法的实质SIFT算法的特点SIFT算法可以解决哪些问题SIFT算法的实现步骤尺度空间的获取–高斯模糊（必备知识）SIFT算法实现的第一步–尺度空间极值检测SIFT算法实现的第二步–关键点定位SIFT算法实现的第三步–关键点方向定位（方向确定）SIFT算法实现的第四步–关键点描述SIFT的缺点SIFT实现代码SIFT简介SIFT（Scale-invariant feat
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2024-03-31 15:57:00
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前言：opencv中，mat类型非常基础和重要。以下是opencv tutorial 2.1章节的中英文整理。Mat 简介IplImage c 结构 需要管理内存mat是c++中的类class 自动内存分配 Mat 包括：header A pointer to the matrix containing the pixel values （can take di
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2024-05-23 23:17:27
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SIFT简介Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换匹配算法，是由David G. Lowe在1999年（《Object Recognition from Local Scale-Invariant Features》）提出的高效区域检测算法，在2004年（《Distinctive Image Features from Scale-Invariant
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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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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