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最新推荐文章于 2024-11-19 16:01:12 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Computer Vision 文章标签： 多尺度空间 SIFT 图片尺度不变特征 特征描述子
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZYTTAE/article/details/44702717
本文详细探讨了计算机视觉领域中SIFT算法、KMeans聚类、LDA线性判别分析、Rob Hess算法的理解及应用，通过提供源码分析、原理解释和实际案例，为读者提供了一个全面的技术指南。同时，介绍了SIFT算法的构造方法、特征点描述以及其在图像处理中的应用。此外，还提供了中文翻译资源和Rob Hess Blog等外部链接，帮助读者更深入地理解相关概念和技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

走在前面的大神们都总结的太好了，我就跟着他们的路一步一步慢慢来吧~


Paper下载：

https://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf


RobHess的源码分析：综述


RobHess算法理解及解释


SIFT+KMeans+LDA


DoG尺度空间构造


http://vision.cs.princeton.edu/pvt/SiftFu/SiftFu/SIFTransac/vlfeat/doc/api/sift.html


http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2429382.html


SIFT原理与源码分析：关键点描述


http://www.cnblogs.com/JiePro/p/sift_4.html


中文翻译：

http://www.cnblogs.com/cuteshongshong/archive/2012/05/25/2506374.html


Rob Hess Blog：

http://blogs.oregonstate.edu/hess/code/sift/


Cauthy's Blog

https://cauthy.wordpress.com/category/detectorsdescriptors/


http://blog.youkuaiyun.com/xw20084898/article/details/16832755


以及来自很多网络的PPT， 参考文献。。。





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。
MATLAB编程（4）——MATLAB绘制二维高斯函数的三维图
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图像处理之高斯滤波
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高斯函数广泛应用于统计学领域，用于表述正态分布，在信号处理领域，用于定义高斯滤波器，在图像处理领域，二维高斯核函数常用于高斯模糊Gaussian Blur，在数学领域，主要是用于解决热力方程和扩散方程，以及定义Weiertrass Transform。二维高斯函数在计算机视觉领域用处广泛，利用0均值的二维高斯函数,可以生成高斯卷积核，用于图像处理中的高斯滤波，实现高斯模糊，可以去除噪声。
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二维高斯函数
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08-25 1万+
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05-06
这份名为"机器学习路线指引，包含CV, NLP等多个方向的基础和大佬学习路线，不断更新中.zip"的资源提供了全面的学习路径，帮助你深入理解和掌握这两个领域的核心知识。 计算机视觉（CV）是研究如何使机器“看”并...
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12-12 3万+
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