一，在讲基于Halcon基于描述符的模板匹配前，先讲一个算子。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、微视角改变的容忍度也相当高。 SIFT算
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算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结，论文发表在2004年的IJCV上，主要用于提取具有图像旋转不变性和伸缩不变性的特征点。这项技术可以推广到图像识别、图像拼接以及图像恢复等。 David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," Internatio
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2021-12-22 14:04:34
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SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结，论文发表在2004年的IJCV上，主要用于提取具有图像旋转不变性和伸缩不变性的特征点。这项技术可以推广到图像识别、图像拼接以及图像恢复等。 David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," Internatio
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2022-04-11 14:15:24
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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
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2024-03-05 21:34:17
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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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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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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
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2023-11-29 15:17:00
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一、SIFT算法算法介绍SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 算法，即尺度不变特征算法。特点：该算法对图像存在的旋转、仿射变换，光照变化等能够保持不变性，对噪声的敏感度低，具有很强的鲁棒性。缺点： ① 由于该算法主要是利用了所提取的特征点的局部邻域梯度信息，当待匹配图像中出现相似的部分时，此时会出现一 对多的现象。 （注：即A中一个特征点与B中多个相似的
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2024-03-03 08:01:55
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图像配准----SIFT 分类： Image Registration 2010-09-07 17:20 209人阅读 评论(0) 收藏 举报 SIFT算子(Scale Invariant Feature Transform)是David Lowe提出的一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子。SIFT特征提取的是极其细微、大量的特征点，即时少数物体、物
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2024-04-01 10:14:47
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融合前需要图像配准图像配准的实质是利用匹配准则搜索最优解的问题， 也可以理解为将具有分辨率不同、灰度属性不同、
视场大小不同、空间位置不同、缩放比例不同、畸变不同的同一场景的两幅或多
幅图像进行匹配过程。图像配准是在空间上寻找一种变换模型或变换关系， 使得待配准的两幅图像，或多幅图像之间能够在某些像素位置上的对应点达到完全一致。 在研究配准算法过程中，常常会用到的几何变换主要有刚
sift，The Scale Invariant Feature Transform ，尺度不变特征变换，是检测图像中具有唯
原创
2022-01-13 11:10:42
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# 深度学习与图像匹配：SIFT的应用
随着人工智能的发展，深度学习正在成为计算机视觉领域的核心技术之一。特别是在图像匹配方面，深度学习提供了更加准确有效的解决方案。本文将介绍SIFT（尺度不变特征变换）算法及其在图像匹配中的应用，同时借助代码示例展示其实际操作。
## 什么是SIFT？
SIFT是一种用于提取图像特征的方法，它可以在较大尺度范围内保持稳定性。这一算法主要包含以下步骤：
1
1、SIFT特征原理描述1.1 SIFT特性：SIFT特征包括兴趣点的检测器和描述子，除了对于尺度，旋转和亮度具有不变性。还具有独特性，多量性，高速性和可扩展性。 独特性，也就是特征点可分辨性高，类似指纹，适合在海量数据中匹配。 多量性，提供的特征多。 高速性，就是速度快。 可扩展，能与其他特征向量联合使用。1.2 SIFT特点：旋转、缩放、平移不变性 解决图像仿射变换，投影变换的关键的匹配 光照
Step1: BBF算法，在KD-tree上找KNN。第一步做匹配咯~1. 什么是KD-tree（from wiki）K-Dimension tree，实际上是一棵平衡二叉树。一般的KD-tree构造过程： function kdtree (list of points pointList, int depth)
{
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2024-04-11 20:02:09
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常用的图像相似度比较有三种哈希算法：1.均值哈希算法 aHash 2.差值哈希算法 dHash 3.感知哈希算法 pHash均值哈希算法 步骤 1.缩放：图片缩放为 8*8 ，保留结构，除去细节。 2.灰度化：转换为灰度图。 3.求平均值：计算灰度图所有像素的平均值。 4.比较：像素值大于平均值记作 1 ，相反记作 0 ，总共 64 位。 5.生成 hash ：将上述步骤生成的 1 和 0 按顺序
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2023-12-09 16:00:06
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，它在空间尺度中对一副图寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量等描述子得到特征并进行图像特征点匹配，用来侦测与描述影像中的局部性特征。 它是基于物体上的一些局部特征SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；使用
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2024-08-23 18:37:46
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1.算法描述SIFT 是一种从图像中提取独特不变特征的方法，其特点为基于图像的一些局部特征，而与图像整体的大小和旋转无关。并且该方法对于光照、噪声、仿射变换具有一定鲁棒性，同时能生成大量的特征点。SIFT (Scale-invariant feature transform)， 尺度不变特征转换，是一种图像局部特征提取算法，它通过在不同的尺度空间中寻找极值点（特征点，关键点）的精确定位和主方向，构
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2023-10-07 15:06:10
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不管是我在之前的博文中提到的SIFT、ORB等算法，其实真正匹配的结果都不会特别好，一旦视角上的变化比较大或者出现之前图像中没有出现的区域，就很容易产生误匹配。但是在实际应用中这些误匹配的点并没有对最终的匹配结果造成很大的影响，这是因为一般在进行匹配以后，都进行了去除误匹配点对的操作，这篇博文主要介绍的就是一种比较有名的RANSAC算法。 那么，首先来看一下这个算法。一、RANSAC算法介绍RA
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2024-06-24 10:01:02
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目录 siftsift特征简介sift特征提取步骤surfsurf特征简介surf特征提取步骤orborb特征简介orb特征提取算法代码实现特征提取特征匹配总结附录 siftsift特征简介SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征，即尺度不变特征变换，是一种计算机视觉的特征提取算法，用来侦测与描述图像中的局部性特征。实质上，它是在不同的尺度空间上查找
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2024-09-25 21:10:01
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