SIFT算法：确定特征点方向

最新推荐文章于 2023-08-12 16:14:35 发布
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分类专栏： 图像处理 文章标签： 特征点方向 梯度方向直方图
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Jfuck/article/details/11098415
本文详细介绍了SIFT算法如何确定特征点的方向。首先计算邻域梯度方向和幅值，接着利用梯度方向直方图统计邻域像素的梯度信息，并平滑直方图。最后，通过直方图的最大值确定特征点的主方向和可能的辅方向，增强匹配的鲁棒性。

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计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法，在计算机视觉领域，图像特征提取是一项至关重要的基础任务。它旨在从图像中提取具有代表性和独特性的信息，这些信息能够帮助计算机理解图像内容，为后续的目标识别、图像匹配、图像分割等高级任务提供有力支持。Harris 角点和 SIFT（尺度不变特征变换）算法作为经典的图像特征提取方法，在学术界和工业界都得到了广泛应用。Harris 角点能够有效地检测出图像中的角点特征，这些角点往往是图像中物体形状的关键转折点，蕴含着丰富的结构信息。
图像处理之图像检测与识别算法：SIFT特征匹配：SIFT特征匹配算法基础
最新发布
kkchenjj的博客
07-28 1544
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，由David Lowe在1999年提出，并在2004年进行了详细阐述。SIFT算法的诞生，旨在解决图像在不同尺度、旋转、光照条件以及存在噪声的情况下，如何准确地检测和描述图像中的关键点，以实现图像的匹配和识别。在计算机视觉领域，SIFT算法因其鲁棒性和精确性，成为了图像特征检测和描述的经典算法之一。
SIFT四部曲之——方向角度确定
晨凫追风
02-23 7870
本文为原创作品，未经本人同意，禁止转载，禁止用于商业用途！本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客：http://blog.youkuaiyun.com/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这个系列的第三篇博客了，比以往时候来的更晚一些，期间经历了好多事，所以耽搁了分享的进程。Ok回到之前的sift算法的解读中来，这一篇博客主要是对si
SIFT--方向分配
shiyongraow的博客
10-22 2050
在得到合适的特征点位置后，为每个特征点分配方向，从而使描述子能实现图像旋转不变性，这也是我们SIFT第三步方向分配的主要目的。SIFT中方向分配主要从以下几个步骤进行。1、计算梯度幅值和幅角 需要根据检测到的特征点的局部图像结构求得一个方向基准。我们使用图像梯度方向求取该局部结构的稳定方向。对于已经检测到的特征点，我们知道该特征点的尺度值 σ  \ \sigma\ ，因此根据这一尺度值，求得最接近
【OpenCV】SIFT原理与源码分析：方向赋值
编程语言小筑
10-22 280
《SIFT原理与源码分析》系列文章索引：http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/8069548 由前一篇《关键点搜索与定位》，我们已经找到了关键点。为了实现图像旋转不变性，需要根据检测到的关键点局部图像结构为特征点方向赋值。也就是在findScaleSpaceExtrema()函数里看到的alcOrientationHist()语句： ...
SIFT特征--方向赋值与关键点描述
Where there is life, there is hope
12-03 1万+
一个SIFT关键点拥有三个信息：位置，尺度和方向。前面已经介绍了如何精确定位关键点的位置，通过尺度不变性求极值点，可以使其具有缩放不变的性质。现在来谈谈为特征点指定方向参数，使提取的特征对图像旋转具有不变性，从而实现匹配时图像的旋转无关性。最后，再介绍该用什么样的描述符来表达sift特征。 一、关键点方向分配  SIFT特征的一个关键的特性是旋转不变性，实现旋转不变的基本思想是采用“相对”的概念。
SIFT算法：图像特征匹配技术详解
SIFT算法可以稳定地检测出图像中的局部特征，并将它们用作图像之间的匹配点，常用于图像拼接、物体识别、机器人导航等应用场景。 ### SIFT特征匹配算法的关键知识点包括： #### 1. SIFT算法步骤： - **尺度空间...
SIFT算法：图像特征提取与匹配的先进技术
SIFT算法的核心是对图像特征点的提取、描述和匹配，这些特征点具有尺度不变性和旋转不变性。 首先，我们要理解什么是特征点。特征点是图像中可以被明显区分的点，如角点、边缘等。特征点的提取是为了提取出图像中...
SIFT学习--确定特征点的方向
ro9er的专栏
03-28 4382
为了保证特征点的方向不变性，我们必须确定特征点的方向。 我们知道，确定一个点的梯度方向有如下公式： 其中为(x,y)处的梯度大小而为该点的梯度方向。 我们在以特征点为中心的邻域窗口中进行采样，并用直方图来统计邻域像素的梯度方向，梯度直方图的范围是0~360°，其中每10度一个柱，总共36个柱，直方图的峰值代表了该关键点处邻域梯度的主方向，即为关键点的方向，图示如下：
Sift：(第二步）关键点位置的确定
zzz_zzzz_的博客
08-12 483
sift算法的第二步：找寻精确特征点的知识以及代码注释
SIFT检测特征点之找到主方向
wd1603926823的专栏
06-14 7438
接着前面的，前面分别得到了 ：高斯卷积，DOG差分尺度空间，去除两种不要的特征点（精确特征点），接下来就是第四步计算每个特征点的梯度mag和方向ori生成梯度直方图   这部分的理论可以参考 http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/6245939 http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details
Python-Opencv 实现一种确定特征点描述子主方向的方法（参考SIFT算法）
csqqscCSQQSC的博客
02-14 660
参考SIFT算法，使用Python-OpenCV实现的确定特征点描述子主方向的方法（有代码）
5、ORB特征点方向计算实现旋转不变性
zhou5513的博客
08-30 1802
ORB特征点方向计算实现旋转不变性computeOrientation分析 computeOrientation分析 提取特征点后就需要计算它的描述子，前面已经根据圆的分析找出了它的计算区域，现在只需要依据对称性 计算并调用 IC_Angle函数 /** * @brief 计算特征点的方向 * @param[in] image 特征点所在当前金字塔的图像 * @param[in & out] keypoints 特征点向量 * @param[in]
视觉SLAM理论入门——（6）视觉里程计之特征点法—特征点
floatinglong的博客
04-30 2627
一个SLAM系统可以分为前端和后端，其中前端称为视觉里程计，其作用是根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动，给后端提供较好的初始值 视觉里程计的算法主要有两大类：特征点法（主流方法）、直接法 1、特征点 视觉里程计的核心问题是根据图像估计相机运动。特征点法是从各个图像中选取相同的有代表性的点（相机视角发生少量变化时，这些点保持不变），在这些点的基础上讨论相机位姿估计问题以及这些点的定位问题。在经典SLAM模型中，这些点是路标；在视觉SLAM中，这些点是图像特征 数字图像在计算机中以灰度值...
[图像识别]10.OpenCV的特征点检测 SIFT和SURF算法
雾狼的游戏屋
10-02 2322
SIFT 1.原理。 Harris和Shi-tomas具有旋转不变性但不具有尺度不变性，当图片缩放后角点数量会变化。 SIFT具有尺度不变性，实质是在不同尺度上检测特征点，并计算出特征点方向，SIFT查找的特征点突出，不会因为光照，仿射变换，噪声而发生变化。​ SURF（加速版的具有鲁棒性的特征，SpeededUp Robust Features），SURF是尺度不变特征变换算法（SIFT算法）的加速版。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像的概念。，计算更小小，运算速度更快。 ​
SIFT特征（三）
Fishmemory的博客
05-31 1419
为了使得SIFT具有旋转不变性，我们需要利用关键点的邻域信息为每一个关键点分配一个方向，使得其具有局部结构的稳定方向。
详解计算机视觉中的特征点检测：Harris / SIFT / SURF / ORB
zandaoguang的博客
10-29 2273
作者丨Encoder@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/36382429编辑丨极市平台本文仅用于学术分享，若侵权，联系后台作删文处理。极市导读Harri...
SIFT特征提取分析
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Rachel Zhang的专栏
06-06 63万+
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，仍然能
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