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今天总算是机缘巧合的找到了照样一篇纲要性质的文章. 如是能早一些找到就好了.不过“在你认为为时已晚的时候,其实还为时未晚”倒是也能聊以自慰,不过不能经常这样迷惑自己,毕竟我需要开始跑了! 就照着这个大纲往下走走,说不定会有意想不到的收获,然后把多视点的问题加进去,或许应该能有所成效. 嗯,其他的太多的东西想来也无用. 我觉得现在比较重要的事情是,顺着这样一篇文章继续我要做的东西. 原文<RobHess的SIFT源码分析:综述>地址: http://blog.csdn.net/masibuaa/…

SIFT源码分析系列文章的索引在这里:RobHess的SIFT源码分析:综述 imgfeatures.h中有SIFT特征点结构struct feature的定义,除此之外还有一些特征点的导入导出以及特征点绘制函数的声明. 对应的imgfeatures.c文件中是特征点的导入导出以及特征点绘制函数的实现. 特征点的类型有两种,一种是是牛津大学VGG提供的源码中的特征点格式,另一种是David.Lowe提供的源码中的特征点格式. struct feature结构可以兼容这两种特征点格式,但一般用的多…

最初的目的是想做全景图像拼接,一开始找了OpenCV中自带的全景拼接的样例,用的是Stitcher类,可以很方便的实现全景拼接,而且效果很好,但是不利于做深入研究. 使用OpenCV中自带的Stitcher类的全景图像拼接样例下载:http://download.csdn.net/detail/masikkk/5661075 后来想用OpenCV中自带的SIFT特征检测器进行特征检测和拼接,但还是有隔靴搔痒的感觉,接触不到SIFT算法的本质, 看到网上大多数都是使用RobHess的SIFT源码,…

今天开始磕代码部分. part1: 1. sift特征提取. img1_Feat = cvCloneImage(img1);//复制图1,深拷贝,用来画特征点 img2_Feat = cvCloneImage(img2);//复制图2,深拷贝,用来画特征点 //默认提取的是LOWE格式的SIFT特征点 //提取并显示第1幅图片上的特征点 n1 = sift_features( img1, &feat1 );//检测图1中的SIFT特征点,n1是图1的特征点个数 export_features(&q…

2D图像几何基元 一般的,表示一个2d几何基元只用两个维度(比如x,y)就可以表示了,但是在计算机视觉研究中,为了统一对2d几何基元的操作(后面讲到的仿射,透射变换),一般会以增广矢量的方式表示几何基元. 齐次坐标将原本n维的坐标用一个n+1维的坐标表示,其两个基本作用为:     1. 区分n维空间的点和向量,一个点的第n+1维为非零值,而向量的n+1维为0     2. 统一几何基元的旋转,平移,拉伸,投影等操作(只用一个矩阵就可以表示) 2D点:2D点的齐次坐标表示为:,其中仅在尺度上不同…

Robhess OpenSIFT 源码下载:传送门 为了进一步学习SIFT,选择论文就着代码看,在VS2013.OpenCV2.4.13下新建项目,跑一跑经典之作.由于将代码和Opencv配置好后还会有些错误提示,所以下面是代码的一些改动之处.(试了下其实还是ubuntu下更方便,因为有许多参数或者命令是linux下的,当然windows下可以进行一些修改后利用). 大前提:opencv配置好.剩下的都可以通过修改来搞定. 首先看看解压后的文件,我们只需要头文件和源文件: 头文件:6个    …

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548 SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scal…

原文地址:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8067881 尺度空间理论   自然界中的物体随着观测尺度不同有不同的表现形态.例如我们形容建筑物用“米”,观测分子.原子等用“纳米”.更形象的例子比如Google地图,滑动鼠标轮可以改变观测地图的尺度,看到的地图绘制也不同:还有电影中的拉伸镜头等等…… 尺度空间中各尺度图像的模糊程度逐渐变大,能够模拟人在距离目标由近到远时目标在视网膜上的形成过程.尺度越大图像越模糊.   为什么要讨论…

SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints>)得以完善. SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性…