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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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'
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2021-06-03 12:09:36
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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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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 <
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2023-11-04 09:18:59
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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
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2023-10-24 09:03:41
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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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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。 
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2024-06-13 22:23:49
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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
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2023-10-05 20:33:42
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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
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
# 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)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
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2024-07-11 14:38:52
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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
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
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2024-08-12 13:55:30
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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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目录1、TF-IDF算法介绍（1）TF是词频(Term Frequency)（2） IDF是逆向文件频率(Inverse Document Frequency)（3）TF-IDF实际上是：TF * IDF2、TF-IDF应用3、Python3实现TF-IDF算法4、NLTK实现TF-IDF算法5、Sklearn实现TF-IDF算法6、Jieba实现TF-IDF算法7、TF-IDF算法的不足8、TF
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2023-07-29 12:40:00
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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
目录计算机视觉专栏传送前言一、SIFT算法1.算法简介2.主要步骤（1）尺度空间的极值检测1.1 高斯滤波1.2 高斯差分1.3 局部极值（2）关键点的精确定位（3）关键点主方向分配（4）关键点描述子的生成二、Python代码实践1.测试环境2.测试代码3.测试结果三、算法小结 前言SIFT算法作为图像局部特征的里程碑式发明被广泛应用于各个领域，David Lowe的思想简单却深邃。本文将结合笔
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2024-02-04 13:57:59
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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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2011-09-05 18:53:38
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