SIFT 特征点提取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 的具体步骤尺度空间极值检测： 使用差分高斯函数识别潜在的兴趣点特征点定位：剔除对比度不高和处于边界位置的特征点分配方向：计算特征点的方向用于下一步构建描述特征点描述：尺度空间极值检测尺度
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2024-02-04 02:49:50
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在计算机视觉领域，SIFT（尺度不变特征变换）是一种广泛使用的图像特征检测方法。对于需要从图像中提取和分析关键点的研究者和开发者，使用Python实现SIFT算法是一个非常重要的技能。本篇博文将详细探讨如何使用Python提取SIFT关键点的过程，以及相关的背景知识、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化和安全分析。
### 协议背景
随着计算机视觉技术的发展，SIFT算法作为关键点提取技术的
一、综述Scale-invariant feature transform(简称SIFT)是一种图像特征提取与匹配算法。SIFT算法由David.G.Lowe于1999年提出，2004年完善总结，后来Y.Ke(2004)将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。SIFT算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、尺度变化、光照变化情况下的特征匹配问题，并能在一定程度上对视角变化
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2023-11-06 19:46:54
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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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在计算机视觉领域，特征点提取和匹配是非常重要的技术。而在众多特征点提取方法中，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）因其卓越的性能而被广泛使用。在这篇博文中，我将详细记录如何使用 Python 进行 SIFT 特征点提取和匹配的过程，包括遇到的问题、错误现象、根因分析及其解决方案等。
### 问题背景
在使用 OpenCV 的 SIFT 算法进行图像处理
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
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2023-12-01 06:09:04
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# -*- coding: utf-8 -*-import cv: ''' 得到并查看sift特征 ''' img_pat
原创
2023-07-10 20:48:32
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一、NARF关键点提取1、背景关键点也称为兴趣点，是通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。从技术上来说，关键点的数量要比原始点云的数目少很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的紧凑表示，而且不失代表性与描述性，从
原创
精选
2023-03-04 00:23:42
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dev_close_window ()
*读取图片
read_image(Image, 'data/holes')
*设置窗口属性，为了获取窗口句柄，供后面显示文字用
get_image_size (Image, Width, Height)
*创建新窗口
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowID)
*将图像转化为单通道灰度图
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2024-07-31 18:22:55
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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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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下：算法描述SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角
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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# Python提取文件名并保存
在日常的编程过程中，我们经常需要处理文件和文件夹。有时候，我们需要提取文件名并进行保存或其他操作。在本文中，我们将介绍如何使用Python来提取文件名并保存。
## 1. 获取文件名
首先，我们需要获得文件的完整路径。可以通过用户输入、文件选择对话框或者直接指定路径来获取文件的完整路径。
```python
import os
file_path = i
原创
2023-09-07 09:05:43
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# python提取Word中表格并保存
## 引言
在日常办公和学术研究中，我们经常需要处理文档数据。而Word是最常见的文档格式之一。在处理Word文档时，有时我们只关注其中的表格数据，并希望能够将表格数据提取出来并保存到其他格式中，以便进行进一步的分析和处理。本文将介绍如何使用Python编程语言来提取Word中的表格数据，并将其保存到CSV文件中。
## 准备工作
在开始编写代码之
原创
2023-12-04 05:33:56
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注意：这章以后的算法不包含在opencv-python中，需要卸载opencv-python，安装opencv-contrib-python的3.4.2.16版本，过程如下：pip uninstall opencv-pythonpip install opencv-contrib-python==3.4.2.16目录简介SIFT算法特点与步骤Lowe将SIFT算法分解为如下四步：① 尺度空间极值检
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2024-05-17 12:41:15
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文章目录局部特征SIFT实质特点尺度空间高斯金字塔高斯金字塔的构建分为两步：SIFT特征计算步骤SIFT——计算高斯差分（DoG）空间DoG函数DoG高斯差分金字塔DoG局部极值检测SIFT——特征点（又叫关键点）方向估计SIFT——计算特征点描述子完整代码如下局部特征SIFT基于尺度空间不变的特征，是用于图像处理领域的一种描述。可在图像中检测出关键点，是一种 局部特征描述子。实质在不同的尺度空间
98 SIFT特征提取—关键点提取代码import cv2 as cv
import numpy as np
src = cv.imread("../images/flower.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()
SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种具有尺度不变性和光照不变性的特征描述子，也同时是一套特征提取的理论，首次由D. G. Lowe于2004年以《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]》发表于IJCV中。开源算法库OpenCV中进行了实现、扩展和使用。 本文主要依据原
# 实现“点云匹配 SIFT python”流程及代码演示
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 下载点云数据
下载点云数据 --> 加载点云数据
加载点云数据 --> 提取关键点和描述子
提取关键点和描述子 --> 匹配关键点
匹配关键点 --> 显示匹配结果
显示匹配结果 --> 结束
```
## 整个
原创
2024-03-07 05:11:58
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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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