SIFT算法

最新推荐文章于 2024-01-22 11:37:57 发布
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分类专栏： 三维重建 文章标签： 三维重建 sift

注：此文摘于国防科技大学彭科举先生博士论文


算法示意图：


SIFT算法之python实现
W Jin的博客
04-03 1万+
本文记录 数字图像与视频处理 课程的一次作业，欢迎一起交流学习。 0. 算法原理细节可参考： https://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7639681 https://blog.youkuaiyun.com/zddblog/article/details/7521424?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevan...
基于python实现的sift算法
04-05
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 Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。
【Python】：SIFT算法的实现
热门推荐
王乐予的博客
11-13 2万+
SIFTSIFTSIFT 本文侧重于如何使用Python语言实现SIFT算法 一、什么是SIFT算法   SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 二、准备工作 2.1 实验设备   本文在Windows10系统上，使用pycharm软件完成所有实验。 2.2 OpenCV安装   我们可以使用OpenCV库中的cv2.xfeatures2
SIFT算法特征提取的python实现
10-12
使用python3对SIFT算法进行特征点提取的简单实现，亲测可用。
python SIFT算法
qq_43650934的博客
07-01 1322
这里的cv2是：opencv-contrib-python 3.4.2.16，3.4.3以上的版本有算法保护，无法直接调用SIFT算法 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt from PIL import Image imgname = r'D:\train_jpg_input\hmi.sharp_720s.3295.20131023_062400_TAI.magnetogram.jpg' sift = cv
CUDA-使用CUDA加速实现SIFT算法-附项目源码.zip
05-23
在本项目中，开发者利用CUDA将SIFT算法的关键步骤，如高斯金字塔构建、关键点检测和描述符计算等，移植到了GPU上，以利用其并行计算优势，提高处理速度。 首先，我们需要了解SIFT算法的基本流程。SIFT算法通常包括...
SIFT 算法 C++ 代码实现(非常实用)
01-07
综上所述，这个C++实现的SIFT算法代码提供了学习和实践SIFT算法的良好平台，有助于开发者理解和掌握这一经典特征提取技术，从而在图像处理和计算机视觉项目中发挥重要作用。通过阅读和调试代码，你可以深入了解SIFT...
SIFT算法的MATLAB源码_SIFT算法_SIFT论文_
09-29
MATLAB实现的SIFT算法通常包含以下几个关键步骤： 1. **尺度空间极值检测**：SIFT算法首先在不同尺度上寻找图像的局部最大值点。这通过构建高斯差分金字塔来实现，每个尺度层通过高斯滤波器平滑图像，然后计算相邻...
sift算法源码
04-28
SIFT算法的核心在于提取图像中的尺度不变和旋转不变的特征点，这些特征点在不同的图像尺度、光照变化、旋转等条件下都能保持稳定，因此在图像匹配、物体识别等方面有广泛的应用。 高斯模糊是SIFT算法的第一步，用于...
基于SIFT算法的局部特征点人脸识别图像处理技术.pdf
09-23
SIFT算法由于其对图像旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性的特性，在人脸识别领域展现出了显著的优势。 SIFT算法的核心思想在于检测出图像中的局部特征点，并通过这些特征点来描述图像的内容。为了提高识别的准确...
sift算法的python实现
02-26
sift算法的实现流程，用于学习sift的原理，效率比较低，但是sift算法是影像匹配中一个基础但是经典的算法，对之后的匹配算法有重要的参考意义
基于opencv-python的SIFT算法
03-30
OpenCV 3 Python3 图像自设 直接使用 只需修改文件路径即可
基于python的图像特征提取算法SIFT
04-12
基于python的图像特征提取算法SIFT
基于OpenCv-Python的FLANNmatch SIFT算法
03-30
基于OpenCv-Python的FLANNmatch SIFT算法 直接修改文件路径即可
Sift特征提取——python代码实现
12-27
sift提取特征描述子，对图像进行处理，利用os.system()函数执行sift.exe文件
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法python实现
01-22 665
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法python实现
Python实现SIFT算法，附详细公式推导和代码
sakurakawa的博客
10-18 1万+
SIFT特征点提取算法 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，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。 局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的
python的sift算法代码_python-应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现
weixin_39955700的博客
12-08 386
如下图为进行测试的q和h，分别验证基于bfmatcher、flannbasedmatcher等的sift算法代码如下：import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltimgname1 = 'g:/q.jpg'imgname2 = 'g:/h.jpg'sift=cv2.xfeatures2d.sift_create()i...
计算机视觉python--SIFT算法
qq_41934490的博客
03-06 2376
1 sift的特征简介 1.1 SIFT算法可以解决的问题 • 目标的旋转、缩放、平移（RST） • 图像仿射/投影变换（视点viewpoint） • 弱光照影响（illumination） • 部分目标遮挡（occlusion） • 杂物场景（clutter） • 噪声 1.2 SIFT算法实现步骤简述 SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点（关键点）的问题。 SIFT算法实现特...
sift算法
最新发布
03-14
### SIFT算法的工作原理与实现 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于图像处理和计算机视觉领域的重要技术，其核心目标是从图像中提取出具有尺度不变性和旋转不变性的特征点[^3]。以下是关于SIFT算法工作原理及其具体实现的详细介绍： #### 1. 尺度空间极值检测 为了识别图像中的关键点，SIFT算法首先通过构建高斯金字塔来生成多尺度的空间表示。这一过程涉及对原始图像应用一系列不同σ值的高斯模糊操作，并在相邻尺度间计算差分高斯（DoG）。随后，在得到的DoG图像中寻找局部极大值或极小值点作为候选关键点位置。 ```python import cv2 import numpy as np def detect_keypoints(image, num_octaves=4, scales_per_octave=5): """ 使用SIFT算法检测关键点。 参数: image (numpy.ndarray): 输入灰度图像。 num_octaves (int): 高斯金字塔层数。 scales_per_octave (int): 每层金字塔内的缩放数量。 返回: keypoints (list): 关键点列表。 """ sift = cv2.SIFT_create() keypoints, _ = sift.detectAndCompute(image, None) return keypoints ``` #### 2. 定位关键点 初步筛选后的关键点可能仍存在一些不稳定的区域，因此需要进一步精确定位。这一步骤通常会剔除低对比度的关键点以及位于边缘上的不稳定响应点。通过对泰勒展开式的二阶导数矩阵求解，可以更精确地调整每个关键点的位置、尺度及方向参数。 #### 3. 方向赋值 为了让后续描述符具备旋转不变性，需为每一个选定的关键点分配一个主导方向。该步骤基于邻域像素梯度直方图统计完成，其中角度范围被划分为多个区间以累积权重贡献最大的方向作为最终取向。 #### 4. 描述子生成 最后一个阶段是创建每一点对应的描述矢量。此过程中围绕中心点选取固定大小窗口并将其分割成若干个小块；再针对各区块内部再次测量梯度幅值与朝向分布情况形成密集型数据表征形式。这种紧凑表达方式不仅保留了足够丰富的细节信息还便于后期快速比较相似程度。 ```python def compute_descriptors(keypoints, image): """ 计算关键点的SIFT描述符。 参数: keypoints (list): 已定位好的关键点集合。 image (numpy.ndarray): 原始输入图片。 返回: descriptors (numpy.ndarray): 提取出的描述符数组。 """ sift = cv2.SIFT_create() _, descriptors = sift.compute(image, keypoints) return descriptors ``` --- ### 结果验证与工具支持 除了理论分析外，实际工程实践中也常借助成熟框架简化开发流程。例如OpenCV库提供了便捷接口可以直接调用完整的SIFT功能模块[^2]。与此同时，对于科研用途而言Matlab同样拥有强大插件帮助用户高效实现上述全部环节逻辑链条[^1]。 ---
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