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
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
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2023-12-05 23:33:00
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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
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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SIFT（Scale-invariant feature transform) 是一种提取局部特征的技术。它将图片中的较为稳定的特征点提取出来，进行处理后生成描述符，形成独特的SIFT特征。这些特征具有尺度，旋转不变性，可以利用这些SIFT特征对图像进行匹配，识别。越是感受到SIFT在计算机视觉领域的应用之广，越是能够受到这篇论文的优美。 SIFT特征提取主
1.推荐/引用 博客SIFT算法研究：http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/658350一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," 算法学习1.算法流程 2.具体实现（1）构造高斯差分
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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sift特征提取，是获取特征值的一种重要方法，目前在OpenCV3.4.3以上的版本中已经不能使用，因此，要使用本方法需要对OpenCV进行降级，并安装指定的版本：pip uninstall opencv-python
pip install opencv-python == xxx
pip install opencv-contrib-python==xxx其中xxx是版本号sift特征提取涉及
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2023-11-03 18:00:39
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前言 随着深度学习方法的流行，很多人对传统方法一无所知。然而传统方法仍然非常重要，这里介绍两个提取特征的传统方法--HOG和SIFT方法。如今，计算机视觉的应用在生活中已随处可见，如人脸识别考勤门禁、全态识别过闸乘地铁等。之所以能大量应用，是因为能解决问题，其本质原理是在数学上找到了一种从具体图像转换到特定数学空间的方法。这里的特定数学空间称为特征空间，该转换方法即为特征提取方法。常见的特征提取
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2022-10-04 17:56:27
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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
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2023-07-20 21:02:18
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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：
原创
2017-05-18 17:50:32
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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
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2023-12-07 07:23:16
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前言 随着深度学习方法的流行，很多人对传统方法一无所知。然而传统方法仍然非常重要，这里介绍两个提取特征的传统方法--HOG和SIFT方法。如今，计算机视觉的应用在生活中已随处可见，如人脸识别考勤门禁、全态识别过闸乘地铁等。之所以能大量应用，是因为能解决问题，其本质原理是在数学上找到了一种从具体图像转换到特定数学空间的方法。这里的特定数学空间称为特征空间，该转换方法即为特征提取方法。常见的特征提取的
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2022-01-06 14:03:32
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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()
在做图像检索时，需要提取图像的特征向量。传统的局部特征描述子如SIFT、SURF等，如果不做别的处理，往往会得到大量的特征向量，虽然特征向量的数目越多，对图像的描述越精确，检索的准确率较高，但是这也会增加硬件成本同时也会耗费大量的计算时间。从博主的试验结果来看，单张图384×256大小，提取出的SIFT平均有200个，如果直接和库中的数据进行相似度计算，大概要1分钟的时间。对于时间要求很高的产业...
原创
2022-03-01 17:33:15
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function [frames,descriptors,scalespace,difofg]=do_sift(I,varargin)%% file: sift.m% author: Noemie Phulpin% description: SIFT algorithmwarning off all;[M,N,C] = si
原创
2022-10-10 15:32:43
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（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。
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2023-10-27 10:26:52
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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
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2023-10-12 10:10:46
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在做图像检索时，需要提取图像的特征向量。传统的局部特征描述子如SIFT、SURF等，如果不做别的处理，往往会得到大量的特征向量，虽然特征向量的数目越多，对图像的描述越精确，检索的准确率较高，但是这也会增加硬件成本同时也会耗费大量的计算时间。从博主的试验结果来看，单张图384×256大小，提取出的SIFT平均有200个，如果直接和库中的数据进行相似度计算，大概要1分钟的时间。对于时间要求很高的产业...
原创
2021-06-17 15:13:58
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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...
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2015-01-20 10:13:00
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