sift笔记

最新推荐文章于 2023-10-25 18:06:23 发布
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下面写一下遇到的注意点或已解决或待解决

1.在 SIFT算法中，当关键点的尺度较小时，生成特征向量的有效邻域范 围就比较小，如果图像中存在多个相似区域，SIFT算法得到 的特征向量就有很大的相似性，从而造成误匹配
2.


SIFT学习笔记（结合matlab源码）
u014509577的博客
05-10 2万+
源码下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/u014509577/11011793 一、算法流程 1、生成高斯金字塔，并由此生成差分高斯金字塔（DoG），该过程完成尺度空间的构建，以便后续的空间极值点检测。 2、稳定关键点的精确定位、去除不稳定特征点 3、稳定关键点信息分配 4、关键点匹配 二、算法中每一步的算法原理以及源码解释 （一）构建尺度...
[学习笔记]SiftGPU入门
大眼的学习之路
11-06 2736
当有读者看到我这篇SiftGPU入门的学习笔记时，相信你已经读过了高博那篇《SLAM拾萃：SiftGPU》，那篇文章写于16年，已经过去两年的时间。在我尝试配置SiftGPU的环境时，遇到了几个问题，在网络上也少有较为系统的关于SiftGPU的介绍，因此觉得有必要记录下来，以便同样对此感兴趣的同学们少走弯路。 暑假的时候参加了高分举办的无人机大赛，在进行图像处理的时候用到过特征提取，当时主要是考...
SIFT笔记
wy506238295的专栏
03-13 428
一.步骤 通过高斯模板获得多尺度金字塔空间 通过金字塔获得差分高斯空间（DOG） 在相邻的DOG空间中得到关键点（keypoints） 对每一个关键点计算其描述子（descriptor）取领域为8即16×16的方框，示例如下： 将空间分为8个bins（45°一个，共8个） 根据左右上下的相邻像素，计算每个像素的梯度（大小和方向）， 由高斯模板计算权值，将每个4×4的方框的像素加权到8个方向，得到一个
SIFT算法学习笔记
啾啾的博客
10-25 177
尺度不变特征转换(SIFT, Scale Invariant Feature Transform)
SIFT学习笔记
zj71hmvx的博客
03-04 187
[原文链接] CV Lab Session 5里老师给的链接 尺度空间极值检测？Scale-space Extrema Detection 我们不能使用相同的窗口来检测具有不同比例的关键点，但是可以用小角。但是如果要检测更大的角落，需要更大的窗口。为此，使用了scale-space filtering 。在这里，为具有各种sigma值的图像找到了高斯拉普拉斯算子[1]。LOG用作blob detector，可检测由于的变化而引起的各种大小的sigma。简而言之，sigma充当 scaling param.
SIFT笔记(尺度不变特征变换)
建建的博客
04-03 612
一.建立高斯差分金字塔 Octave1为组1，每组内又有好多层。同一大小论层，不同大小论组。 用不同的尺度（方差也叫尺度）对原图片进行卷积，得的Octave1；再由Octave1隔点取点，即第一个像素点保留，第二个像素点不要，第三个像素点保留....这样边长就变成了原来的一半，图片就缩小了 ，我们再用不同尺度进行卷积就得到Octave2，以此类推。 高斯金字塔其作用就是建立一个类似人眼近大远小的功能，高斯核是数学上唯一能模拟近处清晰远处模糊的。 这个就是5层为一组，每相邻的两层相减就得到了高
SIFT Flow 笔记
YindigoLY的博客
11-06 3087
文章目录SIFT Flow 论文地址: https://people.csail.mit.edu/celiu/SIFTflow/ SIFT Flow 我们的都知道 SIFT 特征是用来做 Registration 的稀疏特征。但是这篇
SIFT(尺度不变特征变换)笔记
wjpwjpwjp0831的博客
11-30 2363
对《数字图像处理》11.7节SIFT的总结。 可能的应用场景：对于无人机拍摄角度变化问题,有可能需要SIFT来增加鲁棒性。 0.前言 尺度变换之所以被称为一个变换(Transform)，是因为它将图像变换为相对于局部图像特征的尺度不变坐标。SIFT特征(关键点)对图像尺度和旋转是不变的，对仿射失真、三维视点变化、噪声和光照变化具有很强的鲁棒性。  \space  1.尺度空间 尺度空间的本质就是一种多尺度表示，以一致的方式处理不同尺度的图像结构。 灰度图像f(x,y)f(x,y)f(.
关键点检测SIFT算法笔记
vivo01的专栏
07-17 2309
SIFT（Scale Invariant Feature Transform），尺度不变特征变换。具有旋转不变性、尺度不变性、亮度变化保持不变性，是一种非常稳定的局部特征。在目标检测和特征提取方向占据着重要的地位。SIFT算法所查找到的关键点是一些很突出，不因光照、仿射变换和噪声等因素而变化的点，比如角点、边缘点、暗区亮点或亮区暗点等。
sift特征提取笔记---已同步
go_to_home的博客
09-22 76
2）采用不同的尺度下的高斯差分图像，是为了在不同尺度下，比较图像之间的特征点。如果一张图像比另一张放大了或缩小了，那么可以比较它们的不同尺度下的特征点。3）特征点的要素：极值点；其它手段，如：阈值、曲率等等用于剔除不合条件的点；拟合用于提取最大值位置；4）特征点的描述：该关键点附近的各个点的幅度和角度，组成向量，128维最佳；对于角度，要统计主方向，然后将特征向量旋转到主方向，这样，向量特征都是从主方向算起，能保证旋转不变性。5）特征点的比较和匹配：计算两个特征点向量之间的欧式距离，A与A’的距离 除以 A
SIFT算法原理详解及代码实现（笔记）
热门推荐
molihong28的博客
04-14 2万+
一、SIFT算法概述： SIFT（Scale Invariant Feature Transform）全称尺度不变特征变换，SIFT算子是把图像中检测到的特征点用一个128维的特征向量进行描述，因此一幅图像经过SIFT算法后表示为一个128维的特征向量集，该特征向量集具有对图像缩放，平移，旋转不变的特征，对于光照、仿射和投影变换也有一定的不变性，是一种非常优秀的局部特征描述算法。 SIFT算法步骤...
SIFT算法笔记
05-23
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）尺度不变特征转换，是一种检测局部特征的算法,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。 讲解透彻，一目了然
学习笔记———《SIFT算法》
01-14
SIFT算法（尺度不变特征变换）是一种被广泛使用于计算机视觉领域的图像处理算法，其核心功能是在图像中检测和提取局部特征。在内容中我们可以得到以下几个知识点： 1. SIFT算法的提出和应用背景： SIFT算法由David ...
使用Nginx实现负载均衡配置详解.doc
最新发布
08-12
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无线电能传输LCC-S拓扑的MATLAB Simulink仿真：滑模控制与PI控制效能对比 无线电能传输
08-12
基于LCC-S拓扑的无线电能传输系统的MATLAB Simulink仿真模型，重点比较了滑模控制和PI控制方法的效果。文中首先描述了系统的硬件构成，包括两电平H桥逆变器、LCC补偿网络以及不可控整流桥。接着，作者通过MATLAB RF Toolbox确定了LCC参数组合，确保系统能在85kHz附近形成低阻抗通路。对于滑模控制，作者展示了具体的S函数实现及其关键参数设定，如滞环宽度的选择。而对于PI控制，则使用了Simulink自带的PID模块并进行了参数优化。最终，通过对负载阶跃响应、开关噪声频谱等方面的对比，得出滑模控制在响应速度上有显著优势，但也存在高频毛刺的问题。此外，还讨论了H桥死区时间设置对系统性能的影响。 适合人群：从事电力电子、无线充电技术研发的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要评估不同控制方法在无线电能传输系统中表现的研究项目，帮助选择最优控制策略以提高系统性能。 其他说明：附带的文章有助于深入理解仿真模型的设计思路和具体实现细节。
基于开源大模型的教学实训智能体软件，基于 Vue3+TypeScript 开发，帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答，提升效率与效果，提供学生全时在线练习与指导，实现教学相长 .zip
08-12
基于开源大模型的教学实训智能体软件，帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答，提升效率与效果，提供学生全时在线练习与指导，实现教学相长。 智能教学辅助系统 这是一个智能教学辅助系统的前端项目，基于 Vue3+TypeScript 开发，使用 Ant Design Vue 作为 UI 组件库。 功能模块 用户模块 登录/注册功能，支持学生和教师角色 毛玻璃效果的登录界面 教师模块 备课与设计：根据课程大纲自动设计教学内容 考核内容生成：自动生成多样化考核题目及参考答案 学情数据分析：自动化检测学生答案，提供数据分析 学生模块 在线学习助手：结合教学内容解答问题 实时练习评测助手：生成随练题目并纠错 管理模块 用户管理：管理员/教师/学生等用户基本管理 课件资源管理：按学科列表管理教师备课资源 大屏概览：使用统计、效率指数、学习效果等 技术栈 Vue3 TypeScript Pinia 状态管理 Ant Design Vue 组件库 Axios 请求库 ByteMD 编辑器 ECharts 图表库 Monaco 编辑器 双主题支持（专业科技风/暗黑风） 开发指南 # 安装依赖 npm install # 启动开发服务器 npm run dev # 构建生产版本 npm run build 简介 本项目旨在开发一个基于开源大模型的教学实训智能体软件，帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答，提升效率与效果，提供学生全时在线练习与指导，实现教学相长。
医疗病历交互系统源码-基于Web的医疗病历交互系统设计与实现-医疗病历交互网站代码-医疗病历交互项目代码
08-12
医疗病历交互-医疗病历交互系统-医疗病历交互系统源码-医疗病历交互系统代码-springboot医疗病历交互系统源码-基于springboot的医疗病历交互系统设计与实现-医疗病历交互管理系统代码
基于主从博弈理论的共享储能与电热综合需求响应优化运行研究
08-12
内容概要：本文探讨了在共享储能背景下，微网运营商与用户聚合商之间的主从博弈模型，旨在优化电热综合需求响应和电网技术的应用。文中详细介绍了主从博弈理论的基本概念及其在共享储能中的具体应用，证明了Stackelberg均衡解的存在性和唯一性。此外，作者还在MATLAB平台上进行了仿真实验，采用Yalmip工具和CPLEX求解器结合启发式算法对模型进行了优化，验证了理论的有效性。 适合人群：从事电力系统、能源管理及相关领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的师生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解共享储能在微网环境中优化运行机制的研究者，帮助他们掌握主从博弈理论的实际应用方法，提升对复杂能源系统的理解和应对能力。 其他说明：本文不仅提供了理论支持，还展示了具体的实验步骤和结果，有助于推动该领域的进一步发展。
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