一个sift详解

最新推荐文章于 2026-01-02 10:17:02 发布
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#算法

本文详细解读SIFT算法，涉及高斯金字塔的构建，包括灰度转换、上采样、σ计算和高斯模糊。讲解了如何通过插值计算主方向，并深入解析了 Lowe论文中的关键步骤。
SIFT特征详解
可为测控的机器视觉专栏
03-27 2256
SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换，由加拿大教授David G.Lowe提出的。SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，是一种非常稳定的局部特征。SIFT特征以其对旋转、尺度缩放、亮度等保持不变性，是一种非常稳定的局部特征，在图像处理和计算机视觉领域有着很重要的作用，其本身也是非常复杂的，下面对其计算过程做一个粗略总结。1.DoG尺度空间的极值检测。
SIFT算法详解
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大纲引言一、高斯金字塔二、高斯差分金字塔三、特征点处理1.阈值化2.非极大值抑制3. 二阶泰勒修正待续 引言  SIFT算法是为了解决图片的匹配问题，想要从图像中提取一种对图像的大小和旋转变化保持鲁棒的特征，从而实现匹配。这一算法的灵感也十分的直观：人眼观测两张图片是否匹配时会注意到其中的典型区域（特征点部分），如果我们能够实现这一特征点区域提取过程，再对所提取到的区域进行描述就可以实现特征匹配了。于是问题就演变成了以下几个子问题： 应该选取什么样的点作为特征点呢？：人眼对图像中的高频区域更加的敏感，由此
sift算法matlab详解,sift算法原理详解及应用
weixin_34805367的博客
03-17 3363
描述一、Sift算法简介Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。总体来说，Sift算子具有以下特性：(1)Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉变化、仿射变换也保持一定...
SIFT详解
AplusX
12-14 446
https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html
SIFT算法原理详解
Dujing2019的博客
05-29 2846
1、SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法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，此算法由 David&nbsp...
SIFT算法详解(附有完整代码)
热爱数据库的小胖
01-07 2万+
说明：本文旨在给出SIFT 算法的具体实现，而在 SIFT 详解上只是做出简单介绍，在这里可以给大家推荐一篇好文：https://blog.youkuaiyun.com/zddblog/article/details/7521424；结合这篇文章和下文的具体代码实现，我相信你能很快掌握并运用 SIFT 算法，加油哦！！！如有疑问大家可以一起讨论学习！！！ 一、SIFT算法简介 SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处...
Sift特征详解
小白水手的博客
05-16 5523
摘自—here—- 1.概述 全称：Scale Invariant Feature Transform（尺度不变特征变换） 对旋转，尺度缩放，亮度变化等保持不变性，是一种非常稳定的局部特征。 1.1 sift算法具有的特点 1.图像的局部特征，对旋转，尺度缩放，亮度变化保持不变，对视角变化，仿射变换，噪声也保持一定程度的稳定性。 2.独特性好，信息量丰富，适用于海量特征库进行快速、...
sift matlab代码详解,SIFT matlab源代码解析
weixin_39838028的博客
03-22 1704
sift是目前常用的local feature的描述子。sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生一些平移、旋转、仿射等匹配问题。因为早前自己要做一个图像拼接的问题，所以用到了sift。写这篇blog，是因为自己准备向CV进军，开始着手写blog来积累知识，这也是我第一篇blog，虽然这篇blog很简陋，纯属向sift致敬，但也方便一些初学者使用吧。以后也会不定期对自己的一些在CV的见解进行发表...
SIFT 算法原理详解和C++代码实现
qq_36812406的博客
06-03 1674
这是一个不依赖 OpenCV 的 SIFT 算法的简化实现。完整的 SIFT 算法实现通常会涉及更多细节，特别是在关键点定位、方向分配和描述符的构建方面。在实际使用中，OpenCV 提供了高度优化的实现，具有更高的性能和稳定性。如果需要更多细节或完整的实现，可以逐步改进上述代码，增加更多的步骤，例如边缘检测、Hessian 矩阵计算等。总结SIFT 算法通过多尺度图像处理、极值检测、关键点定位、旋转不变性和描述符生成等步骤，在图像特征检测和匹配中取得了重要进展。
SIFT详解.docx
12-21
- 每个关键点根据其邻域像素的梯度方向分布来分配一个方向参数，这使得特征对旋转具有不变性。在关键点周围的小窗口内，计算梯度方向直方图，通常划分为36个柱，每个10度。高斯平滑用于减少直方图的突变影响。 5. ...
SIFT算法详解及应用(讲的非常好很详细)
09-06
SIFT算法特点 • SIFT特征是图像的局部特征，...• 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。 • 经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。 • 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。
sift3_SIFT算法详解_
09-29
SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高，甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大，适合在...
01_树的 dfs 序
2403_88695928的博客
12-31 906
本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn
【AI称重算法落地指南】实施步骤、多算法方案与避坑手册
昔时扬尘处
12-27 95
AI称重算法的落地核心是“硬件精准采样+数据高质量标注+轻量化模型适配”，结合STM32G4的算力优势与NanoEdge AI Studio的低代码开发能力，可快速实现100克级精度的称重方案。在算法选型上，静态场景优先DNN（资源占用低、精度高），动态/噪声场景优先CNN（抗干扰强），时序依赖场景优先RNN（快速响应）。实际应用中需重点解决数据分布、噪声干扰、硬件适配三大核心问题，通过样本扩充、软硬件协同优化、现场自学习等手段，确保方案的可靠性与量产适配性。
基于扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP的方案
aini_lovee的博客
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基于 扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP 的方案，结合 动态邻域更新 和 切空间扩展 策略，解决传统ISOMAP在增量数据和多流形场景下的局限性
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GNSS拒止环境下多智能体协同导航，融合IMU和相对测距的分布式定位算法及传感器布局优化方案。基于EKF框架设计了预测-更新机制，利用Fisher信息矩阵优化锚点配置，并通过MATLAB仿真验证了算法有效性
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紧跟一个正整数，表示此项系数的绝对值（如果一个高于 0 次的项，其系数的绝对值为 1，则无需输出 1）。如果 x 的指数大于 1，则接下来紧跟的指数部分的形式为“xb”，其中 b 为 x 的指数；如果 x 的指数为 1，则接下来紧跟的指数部分形式为 x；第二行有 n+1 个整数，其中第 i 个整数表示第 n−i+1 次项的系数，每两个整数之间用空格隔开。给出一个不大于 9 的正整数 n，输出 n×n 的蛇形方阵。号，如果多项式 n 次项系数为负，则多项式以。第一行 1 个整数，n，表示一元多项式的次数。
SIFT算法详解：尺度不变特征提取
"SIFT算法详解——一种尺度不变特征变换匹配算法" SIFT（尺度不变特征变换）算法是一种经典的计算机视觉中的特征检测与描述方法，由加拿大的David G. Lowe教授在1999年提出，并在2004年进行了完善。这个算法的设计...
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