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
转载
2023-09-27 01:09:45
228阅读
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
转载
2023-10-24 09:03:41
66阅读
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
转载
2024-04-02 20:38:59
241阅读
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.
转载
2024-05-09 09:00:12
338阅读
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
转载
2023-11-01 19:25:42
0阅读
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
转载
2024-04-24 15:31:37
78阅读
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 <
转载
2023-11-04 09:18:59
59阅读
尺度不变特征变换匹配算法详解=Scale Invariant Feature Transform（SIFT）定义：尺度不变特征变换是一种计算机视觉的算法，用来侦测与描述影像中的局部特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。应用范围：物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对等。局部影响特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，SIFT特征是
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
转载
2024-06-28 13:29:36
107阅读
OpenCV SIFT源码讲解——代码逻辑宏观窥探一、暴露在外的接口：SIFT二、隐藏在SIFT背后的本质：SIFT_Impl三、使用sift算法全流程 一、暴露在外的接口：SIFT一般来说，我们在OpenCV中使用SIFT算法的方式为：//该表达式涉及到多态，详解在第2节
cv::Ptr<SiftFeatureDetector> sift = SIFT::create();那么，
转载
2024-06-23 23:10:05
90阅读
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
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
转载
2024-08-12 13:55:30
57阅读
在计算机视觉领域，图像配准是一个非常重要的技术，它可以使不同视角、角度或时间拍摄的图像对齐，为后续的分析和处理提供基础。其中，SIFT（尺度不变特征变换）作为一种强大的特征提取算法，在图像配准中的应用得到了广泛的关注。这篇博文将深入探讨如何在 Python 环境中使用 OpenCV 库实现 SIFT 图像配准的代码，并详细记录整个过程。
## 背景描述
图像配准的应用非常广泛，涉及医学成像、遥
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，
转载
2024-05-08 12:38:43
63阅读
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
# 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。
---
##
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
转载
2024-08-03 21:10:58
132阅读
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：
转载
2024-03-15 14:50:54
88阅读
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
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
