最近微博上有人發起投票那篇論文是自己最受益匪淺的論文，不少人說是lowe的這篇介紹SIFT的論文。確實，在圖像特征識別領域，SIFT的出現是具有重大意義的，SIFT特征以其穩定的存在，較高的區分度推進了諸多領域的發展，比如識別和配准。上一篇文章，解析了SIFT特征提取的第一步高斯金字塔的構建 ...

SIFT特征點相對於ORB計算速度較慢，在沒有GPU加速情況下，無法滿足視覺里程計的實時性要求，或者無法運行在手機平台上，但是效果更好，精度更高。在應用時可以擇優選取，了解其本質原理的動機是為了自己使用時，可以對其進行修改，針對自己的應用場景優化算法。 有足夠的時間，可以去看D. Lowe的論文 ...

的點，第一個問題就是這2個點的距離，方向之比，長度之比在什么范圍內算是匹配的？第二個問題是匹配的特征點與 ...

在SIFT解析（一）建立高斯金字塔中，我們得到了高斯差分金字塔； 檢測DOG尺度空間極值點 SIFT關鍵點是由DOG空間的局部極值點組成的.以中心點進行3X3X3的相鄰點比較,檢測其是否是圖像域和尺度域的相鄰點的極大值或極小值. （1）為了確保不是噪聲我們先進型閾值二值 ...

一、 SIFT算法 1、算法簡介 尺度不變特征轉換即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一種計算機視覺的算法。它用來偵測與描述影像中的局部性特征， 它在空間尺度中尋找極值點，並提取出其位置、尺度、旋轉不變量，此算法由 David ...

介紹官網：https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_sift_intro/py_sift_intro.html 在極值點的精確定位后，還需要為找到的特征點進行方向匹配； 特征點方向分配 ...

主要步驟 　　 　　1)、尺度空間的生成； 　　2)、檢測尺度空間極值點； 　　3)、精確定位極值點； 　　4)、為每個關鍵點指定方向參數； 　　5)、關鍵點描述子的生成 ...

原文路徑：https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/ 按語：偶得SIFT特征匹配算法原理介紹，此文章確通俗易懂，分享之！ 1.圖像尺度空間 在了解圖像特征匹配前，需要清楚，兩張照片之所以能匹配得上，是因為其特征點 ...