SIFT了解，哪些方法可以在现在的AI算法中借鉴？

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原文链接：http://www.cnblogs.com/theodoric008/p/9335483.html

本文汇总了多个技术博客的链接,供读者参考学习,涉及多种编程语言和技术领域的深入探讨。

reference:
https://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/5893835.html
https://blog.youkuaiyun.com/zhangxueyang1/article/details/54232306
https://www.cnblogs.com/xfzhang/archive/2010/12/04/1896673.html

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【OpenCV】第二十二章: 图像特征检测之SIFT算法

因为热爱所以坚持

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第二十二章: 图像特征检测之SIFT算法本章是二十一章的延续，继续讲图像特征的提取。我们知道Harris角点检测最大的缺陷是不具有尺度不变性，当图片放大后，原来能检测到的角点就变成边线了，就检测不到了。本章讲SIFT算法提取特征点。 SIFT，全称是Scale-Invariant Feature Transform，是与缩放无关的特征检测，也就是具有尺度不变性。SIFT算法可以说是传统CV领域中达到巅峰的一个算法，这个算法强大到即使对图片进行放缩、变形、模糊、明暗变化、光照变化、添加噪声，甚至是使用不

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SIFT 算法作为计算机视觉领域的经典特征提取算法，在图像匹配、目标识别、图像检索和视频分析等众多应用中发挥了重要作用。通过其独特的尺度空间构建、关键点检测、方向分配和特征描述子生成机制，能够有效地提取具有尺度、旋转和一定光照不变性的图像特征。本文详细介绍了 SIFT 算法的原理，并给出了其在 C#、Python 和 C++ 三种编程语言中的实现代码，有助于读者深入理解算法的实现细节和流程。然而，SIFT 算法也存在计算复杂度高、特征向量维度高和对遮挡敏感等局限性。

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三维计算机视觉在计算机视觉是偏基础的方向，随着2010年阿凡达在全球热映以来，三维计算机视觉的应用从传统工业领域逐渐走向生活、娱乐、服务等，比如AR/VR，SLAM，自动驾驶等都离不开三维视觉的技术。三维重建包含三个方面，基于SFM的运动恢复结构，基于Deep learning的深度估计和结构重建，以及基于RGB-D深度摄像头的三维重建。图 1基于图像的三维重建算法SfM（Structure Fr...

AI人工智能领域卷积神经网络在图像识别中的应用实战

AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。

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本文旨在为读者提供卷积神经网络在图像识别领域的全面指南，从基础概念到实际应用，从数学原理到代码实现。我们将重点探讨CNN的核心思想、典型架构以及在计算机视觉任务中的应用。文章将从CNN的基本概念入手，逐步深入其工作原理、数学基础，然后通过实际案例展示如何构建和训练一个CNN模型。最后我们将探讨应用场景、工具资源和未来趋势。卷积神经网络(CNN)：一种专门用于处理网格状数据（如图像）的深度学习模型卷积层：CNN的核心组件，通过卷积运算提取图像特征池化层：用于降低特征图空间维度的网络层全连接层。

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AI大模型应用之禅

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想象一下，在科研的前沿领域，科学家们如同探索未知宇宙的探险家，他们的研究数据如同浩瀚星辰，等待着被解析和理解。在这样的场景下，某科研超算AI项目应运而生，它肩负着处理海量科研数据、挖掘其中隐藏规律的重任，就像一把神奇的钥匙，试图开启科学研究新发现的大门。然而，项目初期并非一帆风顺，如同行驶在波涛汹涌大海中的船只，面临着算法效率低下、架构不合理等诸多挑战。而架构师就如同船上经验丰富的舵手，通过算法优化与架构调整，引领项目驶向成功的彼岸。

解密SIFT算法：从原理到实战-动手学计算机视觉7

2501_92532948的博客

08-11

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对于第一点, 只要精确极值点在任意方向$(x, y,\sigma)$偏离找到的极值点某个阈值则剔除该极值点, 通常这个阈值在论文中取0.5;分别做方差为$\sigma_0,k\sigma_0$的高斯模糊得到的, 在这种情况下, 我们是视初始图像的空间尺度坐标为0, 但尺度空间的建立不能从尺度为0开始(尺度坐标是成比例增长, 起始不能为0, 另一种解释是在尺度空间理论中视尺度坐标为0时图像是无限精细不可获得), 故在Lowe的论文中假设我们获得的初始图像是已经经过了方差为0.5的高斯模糊处理.

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http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d2990b701011s1c.html 1、SIFT算法基本概念 Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，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，具有良好的不变性和很强的匹配能力。SIFT算法是一种提取局部特征的算法，也是一种模式识别技术，其基本思想是在尺度空间寻找极值点

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SHFE.ag 2018年全年tick指数，自己合成的单品种指数（tick级），自有版权，全网独家

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指数相比主连数据，更能反映该品种的波动情况，换月时没有跳空，不管回测还是实盘，都更科学。按照每天最大和第二大openint字段作为vwap依据（参考南华指数编制规则），数据为自采后，用kdb经过算法合成，本人拥有完全知识产权，请勿二次销售。可广泛应用于量化深度学习训练、高精度回测、portfolio构建、科学研究等，数据为csv格式，可导入任何数据库。压缩包已加密，密码为csdnexthe 示例数据： datetime,price,size,openint 2016-01-04 09:00:00.500,3204,258,502814 2016-01-04 09:00:01.000,3203,310,502994 2016-01-04 09:00:01.500,3201,580,503092 2016-01-04 09:00:02.000,3203,158,503160 2016-01-04 09:00:02.500,3201,74,503172 2016-01-04 09:00:03.000,3201,120,503200 2016-01-04 09:00:03.500,3202,50,503162 2016-01-04 09:00:04.000,3202,6,503160

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09-07

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SIFT与深度学习结合的电网设备故障自动识别

首先，SIFT是一种用于图像处理的特征检测方法，它可以提取图像中的关键点和描述符，即使在图像缩放、旋转或光照变化等情况下也能保持稳定。在电网设备故障识别中，SIFT可以预处理监控获取的实时视频和图像信息，提取...