最近微博上有人发起投票那篇论文是自己最受益匪浅的论文，不少人说是lowe的这篇介绍SIFT的论文。确实，在图像特征识别领域，SIFT的出现是具有重大意义的，SIFT特征以其稳定的存在，较高的区分度推进了诸多领域的发展，比如识别和配准。上一篇文章，解析了SIFT特征提取的第一步高斯金字塔的构建 ...

SIFT特征点相对于ORB计算速度较慢，在没有GPU加速情况下，无法满足视觉里程计的实时性要求，或者无法运行在手机平台上，但是效果更好，精度更高。在应用时可以择优选取，了解其本质原理的动机是为了自己使用时，可以对其进行修改，针对自己的应用场景优化算法。 有足够的时间，可以去看D. Lowe的论文 ...

的点，第一个问题就是这2个点的距离，方向之比，长度之比在什么范围内算是匹配的？第二个问题是匹配的特征点与 ...

在SIFT解析（一）建立高斯金字塔中，我们得到了高斯差分金字塔； 检测DOG尺度空间极值点 SIFT关键点是由DOG空间的局部极值点组成的.以中心点进行3X3X3的相邻点比较,检测其是否是图像域和尺度域的相邻点的极大值或极小值. （1）为了确保不是噪声我们先进型阈值二值 ...

一、 SIFT算法 1、算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征， 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，此算法由 David ...

介绍官网：https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_sift_intro/py_sift_intro.html 在极值点的精确定位后，还需要为找到的特征点进行方向匹配； 特征点方向分配 ...

主要步骤 　　 　　1)、尺度空间的生成； 　　2)、检测尺度空间极值点； 　　3)、精确定位极值点； 　　4)、为每个关键点指定方向参数； 　　5)、关键点描述子的生成 ...

原文路径：https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/ 按语：偶得SIFT特征匹配算法原理介绍，此文章确通俗易懂，分享之！ 1.图像尺度空间 在了解图像特征匹配前，需要清楚，两张照片之所以能匹配得上，是因为其特征点 ...