一、简介 二、OpenCV中的SIFT算法接口 ...

SIFT特征和SURF特征比较 比较项目 SIFT SURF 尺度空间极值检测 使用高斯滤波器，根据不同尺度的高斯差(DOG)图像寻找局部极值 使用方形滤波器，利用海森矩阵的行列式值检测极值，并利用积分图加速运算 ...

一、简介 二、opencv中的SURF算法接口 三、特征点匹配方法 四、代码 1.特征点提取 2.暴力匹配(尽量避免使用“nth_element前多少个”筛选) 因为surf检测到的角点比较少，所以不适合做小目标匹配。 同样 ...

sift特征匹配效果： SURF特征匹配效果： 说明： 1. ...

一、SIFT算法特征原理 SIFT即尺度不变特征转换，它用来检测图像的局部性特征，在空间尺度中寻找极值点，提取这点的位置、尺度、旋转不变量。这些关键点是一些十分突出，不会因光照和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等，所以与影像的大小和旋转无关，对光线、噪声、视角改变 ...

SIFT/SURF为了实现不同图像中相同场景的匹配，主要包括三个步骤： 1. 尺度空间的建立； 2.特征点的提取； 3.利用特征点周围邻域的信息生成特征描述子; 4.特征点匹配。 SIFT 1.生成高斯差分金字塔(DOG)，尺度空间构建 　　（1）通过对原始图像进行尺度变换，获得图像 ...

1.SIFT简介 SIFT的英文全称叫Scale-invariant feature transform，也叫尺度不变特征变换算法，是由David Lowe 先提出的，也是过去十年中最成功的图像局部描述子之一。SIFT 特征包括兴趣点检测器和描述子。SIFT 描述子具有非常强稳健性，这在 ...

1.SIFT特征原理描述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform，由加拿大教授David G.Lowe提出的。SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果，是一种非常稳定的局部特征。 总体来说 ...