1.前言在深度学习出来之前，图像识别领域北有“Gabor帮主”，南有“SIFT慕容小哥”。目前，深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情，从而取替“Gabor帮主”和“SIFT慕容小哥”的江湖地位。但，在没有大数据和算力支撑的“乡村小镇”地带，或是对付“刁民小辈”，“Gabor帮主”可以大显身手，具有不可撼动的地位。IT武林中，有基于C++和OpenCV，或是基于matlab的Gabor图
转载
2024-08-01 07:36:22
24阅读
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
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
目录?一、什么是SIFT算法?二、准备工作?2.1 实验设备?2.2 OpenCV安装?三、实验工作?3.1 图像选择?3.2 程序实现?3.3 程序结果 ?一、什么是SIFT算法 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。?
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
转载
2023-11-06 19:46:54
186阅读
本文只记录sift特征提取过程和sift的扩展应用，并分析了opensift的代码。如果想详细理解sift的理论知识请参见Rachel-Zhang的文章。这里没分析OpenCV的代码，是因为相比之下opensift代码结构更加清楚，可读性更好。一、SIFT提取过程对图像宽高放大1倍，并假定图像已被0.5高斯滤波过，为了达到初始为1.6高斯的效果，再用1.62−0.52−−−−−−−−−√高斯滤波一
转载
2024-07-31 17:03:13
55阅读
一、SIFT提出的目的和意义二、SIFT的特征简介三、SIFT算法实现步骤简述四、图像集五、匹配地理标记图像六、SIFT算法代码实现代码结果截图小结七、SIFT实验总结八、实验遇到的问题 一、SIFT提出的目的和意义1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在图像尺度空间基础上，提出了对图像缩放、旋转保持不变性的图像局部特征描述算子－SIFT（尺度不变特征变
转载
2023-07-20 21:02:18
156阅读
文章目录一、简述SIFT特征提取与检索二、SIFT特征提取与检索原理三、实验要求四、实验代码1.特征点展示 sift1.py2.描述子算法 sift2.py3.检索匹配算法 sift3.py4.局部描述子进行匹配 sift4.py5.可视化连接图像 sift5.py五、实验结果及分析六、总结 一、简述SIFT特征提取与检索1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在
转载
2023-12-07 07:23:16
317阅读
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：
原创
2017-05-18 17:50:32
1802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
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 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
转载
2024-02-04 02:49:50
94阅读
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，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 的描写叙述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好...
转载
2014-12-26 19:26:00
148阅读
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
转载
2024-03-03 08:01:55
351阅读
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，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 的描写叙述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好...
转载
2015-01-20 10:13:00
218阅读
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，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 的描写叙述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好...
转载
2014-08-11 17:16:00
149阅读
2评论
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，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 的描写叙述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好...
转载
2015-05-15 09:32:00
116阅读
2评论
一、SIFT特征简介：1.1算法简介： 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，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。 局部影像特征的描述
转载
2023-12-05 23:33:00
979阅读
代码下载：http://download.csdn.net/detail/nuptboyzhb/4987479官方网站： http://www.c
原创
2022-10-20 10:34:33
191阅读
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
