《SIFT原理与源码分析》系列文章索引：http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 由前一篇《 方向赋值》，为找到的关键点即SIFT特征点赋了值，包含位置、尺度和方向的信息。接下来的步骤是关键点描述，即用用一组向量将这个关键点描述 ...

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 ...

《SIFT原理与源码分析》系列文章索引：http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 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 ...

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 ...

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 ...

这篇博文主要介绍SIFT算法在提取点云图像关键点时的具体用法。 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)是David Lowe在1999年发表，2004年总结完善。其应用范围包括物体辨识，机器人地图感知与导航、3D ...

1. SIFT算法中一些符号的说明 $I(x,y)$表示原图像。 $G(x,y,\sigma)$表示高斯滤波器，其中$G(x,y,\sigma) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}exp(-(x^2+y^2)/2\sigma^2)$。 $L(x,y,\sigma)$表示由一个 ...

1、sift介绍 SIFT全称Scale-Invariant Feature Transform（尺度不变特征转换）。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 Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 SIFT ...