特征点匹配算法博客集和代码

最新推荐文章于 2025-10-06 23:45:15 发布
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本文深入探讨了SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）两种关键点检测与描述子算法，提供了详细的理论介绍及Matlab实现教程，对比分析了两种算法在图像匹配和计算机视觉任务中的应用效果。

 

SIFT

  1. https://www.sun11.me/blog/2016/sift-implementation-in-matlab/
  2. https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html
  3. https://blog.youkuaiyun.com/zddblog/article/details/7521424

code:

matlab: https://github.com/sun11/sw-sift

SURF: 

  1. https://www.jianshu.com/p/d6f524178a23
  2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/36414747

code:

https://github.com/herbertbay/SURF

传统2D计算机视觉学习笔记目录:

https://www.jianshu.com/p/4d2899d43016

传统3D计算机视觉学习笔记目录:

https://www.jianshu.com/p/3b24a497715b

 

8BitCat
关注
点集配准—CPD(Coherent Point Drift) （附python代码）
三维点云技术探索
07-28 3247
CPD算法的核心思想是将一个点集看作是由一个概率密度函数生成的样本，然后用高斯混合模型来描述这个概率密度函数，从而实现点云对齐。在CPD算法中，源点云和目标点云之间的对应关系是通过计算两个高斯混合模型之间的最小二乘解来实现的。点集配准-CPD（Coherent Point Drift）算法是一种点云配准算法，用于将两个点云对齐。在实际应用中，CPD算法通常与其他算法结合使用，例如ICP算法，以便在配准过程中更快地收敛到最优解。代码的主要作用是使用CPD算法对两个点云进行配准，并通过可视化工具展示配准结果。
OpenCV开发笔记（八十）：基于特征点匹配实现全景图片拼接
长沙红胖子Qt的技术博客
09-02 9897
一个摄像头视野不大的时候，我们希望进行两个视野合并，这样让正视的视野增大，从而可以看到更广阔的标准视野。拼接的方法分为两条路，第一条路是Sticher类，第二条思路是特征点匹配。本篇使用特征点匹配，进行两张图来视野合并拼接。
图像特征之SURF特征匹配
Zachary_Co的博客
12-19 4380
原文站点：https://senitco.github.io/2017/06/27/image-feature-surf/  加速鲁棒特征(Speed Up Robust Feature, SURF)和SIFT特征类似，同样是一个用于检测、描述、匹配图像局部特征点的特征描述子。SIFT是被广泛应用的特征点提取算法，但其实时性较差，如果不借助于硬件的加速和专用图形处理器(GPUs)的配合，很难达到实时
matlab图像特征点匹配
06-21
matlab数字图像处理部分 特征点匹配代码，多种匹配方式可选，详见代码段
特征匹配(FeatureMatching)
最新发布
2401_87761575的博客
10-06 1972
本文介绍了计算机视觉中的特征匹配技术，重点对比了暴力搜索和FLANN两种匹配方法。暴力搜索直接比较图像特征但效率低下，演示了SIFT和ORB两种算法的实现；FLANN方法通过近似最近邻搜索提高效率，同样支持SIFT和ORB算法。此外还介绍了基于Transformer的LoFTR方法，它无需传统特征检测器直接学习匹配关键点。文章提供了各方法的Python实现代码和匹配效果图，展示了不同算法在特征匹配中的应用与性能差异。（149字）
RobHess的SIFT-RANSAC算法源码图像特征点匹配
09-22
RobHess的SIFT-RANSAC算法源码图像特征点匹配，综合各大程序自己修改的！ 支持平台opencv1.0以上，3.0一下的! 本人使用的是opencv2.43+VS2013！！
一种基于特征点的图像匹配算法
05-11
本文提出一种图像特征点匹配算法,并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法. 此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取,并为其分配特征描述符. 在进行相邻图片的特征比对时,提出一种基于小波系数的特征索引算法,提高搜索效率. 运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分成为内点与外点,在内点域中精确计算图像之间的变换关系.
RANSAC点集仿射变换匹配C++源代码
09-05
该函数是对两组点集进行RANSAC匹配，模型采用仿射变换模型，代码用C/C++编写，供大家参考学习
计算机视觉与深度学习 ｜ 计算机视觉中线特征提取与匹配算法综述
尘世冰封的专栏
09-10 415
Hough变换是直线检测的经典方法，其核心思想是将图像空间中的直线映射到参数空间中的点。为直线法线与x轴的夹角[6][67]。相比LSD，EDLines具有更快的速度（约11倍）和相似的检测精度[21]。[13] 线特征基础(LSD算法、LBD描述子、普朗克坐标), 优快云博客。[37] 线特征基础(LSD算法、LBD描述子、普朗克坐标), 优快云博客。[1] 图像特征点提取算法及匹配算法综述, 优快云博客。[6] 感知算法-特征提取-直线拟合, 优快云博客。为随机情况下观察到对齐点的概率[13]
立体匹配算法综述
xihuanniNI的博客
01-06 2029
立体匹配算法综述
【特征匹配】OmniGlue in CVPR 2024
研究兴趣：开放集识别、开放世界识别、新类发现、增量学习、少样本学习
07-16 1648
OmniGlue：使用冻结的SuperPoint和经DINOv2预训练的ViT-B/16获取关键点、描述符、特征图；以特征图为指导构建图像内、图像间的连接图；以连接图为依据进行mask并依次执行自注意力、交叉注意力来优化描述符；对优化后的描述符计算两两之间
图像特征点的提取以及同名像点匹配程序C#
10-27
利用C#编写的图像特征点的提取以及同名像点匹配程序
surf配准matlab代码-GAIM:基于图的仿射不变关键点匹配（GAIM）的Matlab实现。来自同行评审的ECCV2014论文，Toby
05-23
冲浪配准数学代码盖姆 这是Toby Collins，Pablo Mesejo和Adrien Bartoli发表于欧洲的同行评议论文“基于图的关键点匹配中的错误分析和建议的解决方案”中Matlab的基于图的仿射不变关键点匹配（GAIM）的Matlab实现。 2014年9月召开的计算机视觉会议。GAIM解决了两个图像的一般基于关键点的图形匹配问题。 它不需要对象的数量，遮挡的数量，图像之间的非刚性运动的数量，背景杂波的数量或对象的拓扑结构（如果例如对象撕裂，状态可能会发生变化）的先验知识。 这是作者的实现。 如果您在工作中使用此代码的任何部分，请引用本文。 最重要的是，我们希望您会发现此代码有用。 基于图的关键点匹配是一个非常困难的计算机视觉问题，尚未完全解决，需要进行不断的研究。 问题包括使用例如SIFT或SURF检测两个图像中的关键点（或特征），然后使用它们的描述符和相邻关键点之间的几何约束来匹配关键点。 解决方案对于几种应用程序非常重要，包括非刚性对象跟踪，配准和非刚性场景理解。 为了使其正常工作，图像中的对象必须具有良好的纹理（以便可以检测到关键点），并且图像不应被噪声，模糊或压缩
SIFT特征匹配 MATLAB 实现
03-04
matlab实现的SIFT特征提取的全代码，可运行 可测试 很不错的sift原代码
图像中角点(特征点)提取与匹配算法
05-10
图像中角点(特征点)提取与匹配算法,本文所采用的角点检测算法是Harris角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。
OpenCV 特征点匹配及 优化下载
01-04
博客 http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4333873.html 中的demo代码，鉴于有很多人想参考下，就上传到这了。 主要是匹配后，计算两视图的基础矩阵F，然后再除去不适合的匹配点. 代码中 好像还有一部分三角计算的代码
图像匹配算法 像素跟踪 笔记2025
jacke121的专栏
06-12 754
图像匹配算法
关于点云匹配的matlab算法代码
qq_60581824的博客
04-08 1538
关于带你云匹配的matlab算法代码
【图像处理】特征点配对
cyclone
06-07 1328
小记 研究特征点提取之后，进行特征点配对的方法。 SLAM入门之视觉里程计(1)：特征点的匹配 暴力匹配法 针对暴力匹配，可以使用交叉匹配的方法来过滤错误的匹配。交叉过滤的是想很简单，再进行一次匹配，反过来使用被匹配到的点进行匹配，如果匹配到的仍然是第一次匹配的点的话，就认为这是一个正确的匹配。举例来说就是，假如第一次特征点A使用暴力匹配的方法，匹配到的特征点是特征点B；反过来，使用特...
Java常见算法源代码大全，百种算法实例解析
以上内容涵盖了Java算法大全的主要知识点，强调了算法对于Java开发者的重要性，介绍了常见算法的分类和应用，以及如何获取和利用算法资源，还提到了算法在Java标准库中的体现和持续学习的必要性。对于有志于提升Java...
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