【小白学CV】传统特征点检测算法SIFT详细分析

前言

虽然现在大家都在搞深度学习，但Hinton也说了，深度学习不是唯一的出路，我们不应该抛弃传统的图像处理算法，毕竟以前的经典算法都是经过时间的考验的，无论在实用性还是解释性上都有很好的说服力。虽然这些传统图像处理算法可能处理效果已经不能和基于DP的算法相比，但当时大牛们思路惊奇，提出的算法过程非常具有物理意义，很值得我们学习借鉴。

所以在搞AI之余，抽空研究了下IP领域经典特征检测算法SIFT，花了一天研究算法，一天读源码，然后和组里的老师同学们探讨了下，算是对里面一些东西缕的比较清楚了，现在把总结的ppt贴上来，希望大家共同学习~

SIFT

话不多说，直接上ppt。内容涵盖了所有SIFT的算法流程，我在自己理解的基础上也对每个步骤进行了再细分，觉得写的算是比较清楚了，这里贴图片，有需求要ppt的同学可以私信我，[email protected]。

PPT里面用了健哥哥的照片，仅供学习。

参考

Davaid G.Lowe, 2014. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. IJCV.

最后感谢以下博客

SIFT算法的Matlab实现
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