SIFT，即尺度不变特征变换，Scale Invariant Feature Transform。Sift提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息。 文章目录SIFT特征的特点SIFT特征提取和匹配具体步骤0.1 图像金字塔0.2 高斯金字塔1. 生成高斯差分金字塔（DOG金字塔），尺度空间构建2. 空间极值点检测（关键点的初步查探）3. 稳定关键点的精确定位4.
带来SIFT特征点最后一讲，描述子的计算。
转载
2021-07-29 15:30:50
2252阅读
本次为小伙伴们带来SIFT特征第一讲——关键点位置与方向
转载
2021-07-29 15:32:12
2601阅读
本次为小伙伴们带来SIFT特征第一讲——图像金字塔
转载
2021-07-29 15:38:06
1209阅读
1.SIFT简介 SIFT的英文全称叫Scale-invariant feature transform，也叫尺度不变特征变换算法，是由David Lowe 先提出的，也是过去十年中最成功的图像局部描述子之一。SIFT 特征包括兴趣点检测器和描述子。SIFT 描述子具有非常强稳健性，这在很大程度上也是 SIFT 特征能够成功和流行的主要原因。自从 SIFT 特征的出现，许多其他本质上使
转载
2024-04-28 09:23:42
313阅读
全景图像拼接 | 使用Python+SIFT算法实现特征点匹配实现全景图像拼接
原创
2024-04-25 10:44:11
85阅读
点赞
1评论
# SIFT用于图像拼接
## 引言
图像拼接是将多个图像按照一定的顺序和位置组合成一个全景图的过程。在现实应用中，图像拼接被广泛应用于航拍、地图制作、虚拟现实等领域。本文将介绍如何使用SIFT算法进行图像拼接，并给出相应的Python代码示例。
## SIFT算法简介
尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，简称SIFT）是一种图像处理算法，用于
原创
2023-08-03 04:30:42
438阅读
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。 
转载
2024-06-13 22:23:49
39阅读
（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。
转载
2023-10-27 10:26:52
258阅读
在讲解Sift特征点的检测与匹配之前，先讲一下本人对图像配准与特征点的理解。1. 图像配准图像配准，就是找到一幅图像与另一幅图像中相同位置点的一一映射关系，然后根据点映射关系，对其中的一幅图像（通常称为浮动图像或待配准图像）进行空间坐标变换（也称为像素重采样），使其与另一幅图像（通常称为参考图像）位置匹配。如下图所示，浮动图像与参考图像中具有相似的蓝色区域与黑点，但两者的位置并不匹配，也即相同部位
转载
2023-10-12 10:10:46
963阅读
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
转载
2024-08-23 18:37:46
106阅读
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
转载
2024-07-10 19:27:01
133阅读
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+
转载
2024-01-09 11:18:51
206阅读
用Caffe训练卷积神经网络（CNN）是一个学习滤波器（权值）的过程，网络学习结果可通过模型在测试集上的泛化性能作为评判标准，但具体网络学到了什么，具体怎么学习的还不得而知，通过可视化网络每层的特征图及每层的滤波器，可以清楚地了解到整个网络的学习过程，这对于初学者来说可以从直观上理解网络每层的作用，是怎么学习特征的；也对于怎么调整滤波器的大小及个数起到了参考作用。&nb
一、SIFT算法特征原理SIFT即尺度不变特征转换，它用来检测图像的局部性特征，在空间尺度中寻找极值点，提取这点的位置、尺度、旋转不变量。这些关键点是一些十分突出，不会因光照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，所以与影像的大小和旋转无关，对光线、噪声、视角改变的容忍度也很高。 SIFT特征检测有四
转载
2023-12-07 16:50:25
140阅读
Sift特征点提取Sift算法算法简介算法操作步骤图像金字塔高斯金字塔高斯函数与图像卷积分离高斯卷积高斯金子塔源码分析高斯差分金字塔差分金字塔的建立差分金字塔源码分析空间极值点(关键点)检测(最关键一步)极值点检测过程极值点检测示意极值点检测源码分析关键点定位关键点精确定位消除边缘响应精确定位中的泰勒插值源码分析为关键点方向分配特征点描述符本章疑问 Sift算法算法简介尺度不变特征转换即SIFT
转载
2023-12-01 06:09:04
214阅读
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
转载
2024-06-24 10:01:02
78阅读
文章目录1.Harris和Shi-Tomasi特征检测2.SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)关键点检测3.SIFT使用过程（1）创建SIFT对象（2）进行检测，（关键点）KP=sift.detect(img,……)（3）绘制关键点，drawKeypoints(gray,KP,img)4.代码实战5.特征匹配（1）方式一：关键点匹配（2）方式二：关键点匹
转载
2024-04-26 08:58:40
131阅读
sift 全景图像拼接 python是一个非常重要且有趣的计算机视觉任务，它通常应用于图像合成、虚拟现实以及机器人导航等领域。本文将记录如何使用SIFT算法进行全景图像拼接的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和进阶指南等内容，帮助大家深入理解该项目。
### 环境配置
在开始之前，我们需要先设置好相关的开发环境。我们建议使用Python 3和OpenCV库来 выполн
# 如何实现Python OpenCV SIFT特征点匹配
## 1. 简介
在本文中，我将教你如何使用Python和OpenCV库来实现SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征点匹配。SIFT是一种用于图像处理中的关键点检测和描述算法，常用于图像匹配、目标识别等任务中。
### 步骤概览
在开始具体讲解之前，让我们先来看一下整个流程的步骤概览：
|
原创
2024-07-11 06:30:23
287阅读
