已经有很多博客已经将sift特征提取算法解释的很清楚了,我只是记录一些我不明白的地方,并且记录几个理解sift特征比较好的博客. 1. http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/ 2. http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681/ 3.http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/artic…

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征 高速…

利用opencv2.3来获取图片的sift特征,并输出到标准输出,可用重定向到文件. #include<cstdio> #include"opencv2/opencv.hpp" #include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp" using namespace cv ; int main(){ Mat m = imread("test.jpg"); SIFT sift; vector<KeyPoint&g…

opencv在2.4.4版本以后添加了对java的最新支持,可以利用java api了.下面就是我利用opencv的java api 提取图片的sift特征. import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfKeyPoint; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.features2d.*; public c…

SIFT(Scale Invariant Feature Transform),尺度空间不变特征,目前手工设计的最好vision特征. 以下是学习http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424后的收获. 一.尺度空间 gaussian pyramid的产生: 1.为避免对第一组第一层图片(原始图片)做高斯滤波导致损失,在其基础上将尺度扩大一倍作为-1层,方法是用=0.5做高斯滤波. 2.对每组(octave)倒数第三张图片做降采样,产生下…

新手上路,先转载学习tornadomeet的博客:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/16/2643168.html 特征点检测学习_1(sift算法) sift算法在cv领域的重要性不言而喻,该作者的文章引用率在cv界是number1.本篇博客只是本人把sift算法知识点整理了下,以免忘记.本文比较早的一篇博文opencv源码解析之(3):特征点检查前言1 中有使用opencv自带的sift做了个简单的实验,而这次主要是利用Ro…

基于SIFT特征的全景图像拼接 分类: image Machine learning2013-07-05 13:33 2554人阅读 评论(3) 收藏 举报 基于SIFT特征的全景图像拼接 分类: 计算机视觉/OpenCV2013-07-04 21:43 91人阅读 评论(0) 收藏 举报 主要分为以下几个步骤: (1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征 (2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找 (3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵 (3) 图像融合 SIFT算…

1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2)  # 对两个图像关键点进行连线操作 参数说明:imageA和imageB表示图片,kpsA和kpsB表示关键点, matches表示进过cv2.BFMatcher获得的匹配的索引值,也有距离, flags表示有几个图像 书籍的SIFT特征点连接: 第一步:使用sift.detectAndComputer找出关键点和sift特征向量 第二步:构建BF…

     在前面三篇教程中的几种角检测方法,比如harris角检测,都是旋转无关的,即使我们转动图像,依然能检测出角的位置,但是图像缩放后,harris角检测可能会失效,比如下面的图像,图像放大之前可以检测出为harris角,但是图像放大后,则变成了边,不能检测出角了.所以,harris角是缩放相关的.      在paper Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints中,D.Lowe提出了SIFT算法,该算法是缩 放无关的…

#include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std…