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
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2024-04-28 09:23:42
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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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特征检测opencv可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征，使其成为图像描述符。特征：特征就是有意义的图像区域，该区域具有独特性或易于识别性。角点与高密度区域是一个很好的特征，边缘可以将图像分为两个区域，因此可以看作很好的特征，斑点（与周围有很大区别的图像区域）也是有意义的特征。大多数特征检测算法都会涉及图像的角点、边和斑点的识别。Harris可用于识别角点。此函数可以很好的检测角点，这些角点在
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2024-01-21 02:16:22
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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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# 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：
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原创
2024-07-11 06:30:23
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前面我们通过图像直方图反向投影的方式在图像中寻找模板图像，由于直方图不能直接反应图像的纹理，因此如果两张不同模板图像具有相同的直方图分布特性，那么在同一张图中对这两张模板图像的直方图进行反向投影，最终结果将不具有参考意义。因此，我们在图像中寻找模板图像时，可以直接通过比较图像像素的形式来搜索是否存在相同的内容，这种通过比较像素灰度值来寻找相同内容的方法叫做图像的模板匹配。模板匹配常用于在一幅图像中
0.Neural Outlier Rejection for Self-Supervised Keypoint Learning ICLR2020 自监督关键点学习的神经异常值/外点抑制https://arxiv.org/abs/1912.10615https://github.com/TRI-ML/KP2D注：本文提出KeyPointNet和IO-Net，直接实现关键点检测
将最近所学opencv的图像处理做个小整理，下期打算整理视频处理的一些记录。1.使用OpenCV对图像进行Harris，SIFT特征点提取，并标注特征点更多可以了解 Harris角点检测和SIFT特征· 特征点是啥?图像处理中，特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即两个边缘的交点)。图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像
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2024-07-30 12:48:32
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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
OpenCV中一些相关结构说明：特征点类：class KeyPoint
{
Point2f pt; //坐标
float size; //特征点邻域直径
float angle; //特征点的方向，值为[0,360)，负值表示不使用
float response;
2022/12/27 有的小伙伴说maven导入不了依赖，加了一种方法，百分百解决。2022/12/28 写了半天，想去论坛放松休息下，结果看到别人已经有成品了，难受啊马飞，晚点看情况要不要写个搭建使用方法（我猜没人看，估计也不用写了，就当自己做个记录）！1.opencv for java 环境搭建和测试1.到OpenCV官网下载你需要的版本，运行安装，记住安装目录。2.打开上一步安装的位置，依次
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2024-04-23 16:40:56
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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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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
1.FAST（featuresfrom accelerated segment test）算法特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点，简单，有效。&
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2024-05-27 15:10:56
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图像的特征匹配在实际应用中有很多用途，特征匹配，顾名思义，就是要先提取特征点，然后 计算 特征向量，第三步就是匹配了，计算哪两个向量最近。sift的原理有些麻烦，opencv都做好了接口，拿来主义，直接跑一下测试1 sift 特征匹配void FeatureDialog::on_pbGoodSIFTMatch_clicked()
{
if(fileName.isEm
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2024-01-26 09:53:32
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目录特征点分类1 ORB①特征点检测②计算特征描述2 SIFT1 SIFT特征检测的步骤①.在DOG尺度空间中获取极值点，即关键点。②.特征点方向估计③生成特征描述④.代码实现3.SURF①.SURF的介绍②.SURF算法步骤③. SIFT与SURF效果比较④代码实现4 FAST角点检测且阈值可调节补充图像金字塔灰度质心法实现思路：图像本身是由
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2024-01-05 17:20:06
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一：特征点的理解特征点是图像中与周围领域灰度值像素的暗点或亮点二：特征点的寻找 CV_WRAP void detect( const Mat& image, CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat() ) const;SIFT对象的detect函数可以寻找特征点第一个参数是输入图像
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2024-03-20 09:06:53
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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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这一节应该是本项目（Feature Tracking and Synchronous Scene Generation with a Single Camera）的最后一节了，实现了两种选取跟踪点和恢复跟踪的方法，顺便把AR物体换成了AR小游戏。首先讲讲跟踪点的选取。之前的文章中我们选取ORB作为特征点检测的办法，然后手动选取N个ORB角点去利用LK光流法跟踪。这样的方法是事先定义好3D点的位置，
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2024-02-04 15:38:57
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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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