SIFT算法：DoG尺度空间生产

最新推荐文章于 2020-12-23 12:43:22 发布
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分类专栏： 图像处理 文章标签： SIFT GSS DoG 尺度空间 高斯尺度空间
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本文介绍了SIFT算法中DoG（Difference of Gaussians）尺度空间的生成及其在特征点检测中的作用。DoG通过相邻尺度的高斯图像相减，近似于尺度归一化的Laplacian of Gaussian，提供了尺度不变性。SIFT算法利用DoG图像进行非极大值抑制来定位特征点，避免了高斯二阶微分的运算，提高了效率。同时，文章讨论了尺度空间的选择，包括尺度值的产生和每层octave生成图像的数量。

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SIFT算法：DoG尺度空间生产 
SIFT算法：KeyPoint找寻、定位与优化
SIFT算法：确定特征点方向 
SIFT算法：特征描述子

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目录：

1、高斯尺度空间（GSS - Gauss Scale Space）

2、高斯差分（DOG - Difference of Gauss）

　　2.1 生产DoG

　　2.2 为什么用DoG来检测特征点

3、GSS尺度选择

　　3.1 GSS中尺度值的产生

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计算机视觉（特征检测）- DoG 和 SIFT 进行特征提取描述
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计算机视觉（特征检测）- DoG 和 SIFT 进行特征提取描述学习前言一、DoG 和 SIFT 进行特征提取描述  1、图像尺度空间  2、多分辨率高斯图像金字塔  3、高斯差分图像金字塔（DOG）  4、DOG空间关键点检测  5、关键点（极值点）的精确定位  6、消除边界响应  7、特征点的主方向  8、生成特征描述  9、总结二、主要API介绍  1、```sift =cv2.SIFT_create([, nfeatures[, nOctaveLayers[, contrastThreshold[,
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