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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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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SIFT算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点（关键点），用128维方向向量的方式对特征点进行描述，最后通过对比描述向量实现目标匹配。
概括起来主要有三大步骤：
1、提取关键点；
2、对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器；
3、通过两方特征点（附带上特征向量的关键点）的两两比较找出相互匹配的若干对特征点，建立物体间的对应关系。
Opencv中Sift算子的特征提取是在S
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2016-09-18 22:31:00
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1.RDDSpark提供了两种创建RDD的方式： （1）由一个已经存在的Scala集合进行创建。 （2）由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等。1.1读取文件textFile()val rdd = sc.textFile("/home/student.txt")//文件路径1.2集合创建RDDSpark会将集
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2024-01-15 07:06:39
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源码#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>#include<iostream>#include<math.h>#include <string>#include<fstream>using namespace cv;using namesp
原创
2023-01-16 09:06:29
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从python’s revenge看python反序列化一、反序列化库pickle简介二、题目分析三、小结 这是Hitb中的一道题、python的复仇，给我印象很深。我还本地复现了一下，得到了一些小结论，在此分享一下，希望对大家有点帮助。一、反序列化库pickle简介在分析题目之前，先大概讲讲题目里涉及的用于反序列化的pickle库。还有一个库叫cPickle，用C语言写成，性能更佳，但不支持里
# 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
Python中的shelve这个module，感觉比pickle用起来更简单一些，它也是一个用来持久化Python对象的简单工具。当我们写程序的时候如果不想用关系数据库那么重量级的东东去存储数据，不妨可以试试用shelve。shelf也是用key来访问的，使用起来和字典类似。shelve其实用anydbm去创建DB并且管理持久化对象的。创建一个新的shelf直接使用shelve.open()就可以
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2023-09-20 16:47:27
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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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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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目标：学习SIFT算法的概念 学习在图像中查找SIFT关键的和描述符原理：（原理部分自己找了不少文章，内容中有不少自己理解和整理的东西，为了方便快速理解内容和能够快速理解原理，本文尽量不使用数学公式，仅仅使用文字来描述。本文中有很多引用别人文章的内容，仅供个人记录使用，若有错误，请指正出来，万分感谢）之前的harris算法和Shi-Tomasi 算法，由于算法原理所致，具有旋转不变性，在目标图片
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2024-01-10 20:22:04
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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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9月14日，2018年视觉目标跟踪挑战赛(Visual-Object-Tracking Challenge 2018)的结果在ECCV Workshop上揭晓。VOT2018共设三项任务：Baseline challenge(主挑战赛)、Real-time challenge(实时目标跟踪挑战赛)、Long-term challenge(长时跟踪挑战赛)。相比于2017年，今年的竞争异常激烈，短时
# 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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语句(块)1
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语句(块)1
elif 逻辑语句2：
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'
原创
2021-06-03 12:09:36
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# Python中的SIFT算法：原理与应用
## 引言
在计算机视觉和图像处理领域，特征点检测与描述是一项至关重要的任务。SIFT（尺度不变特征变换）算法是一种高效的特征检测方法，它能够在不同尺度下提取图像的关键特征。本文将介绍SIFT算法的基本原理，并通过Python代码示例阐明其实现过程，最后展示其在实际应用中的效果。
## SIFT算法基本原理
SIFT算法主要通过以下几个步骤来实
原创
2024-10-26 03:46:39
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