SIFT 第30页

SIFT特征提取分析

本文对SIFT算法有详尽的理解，如果读者想要深入学习SIFT算法，可以结合SIFT算法的提出者D.Lowe撰写的开天辟地之作“DistinctiveImageFeaturesfromScaleInvariantFeatures

123Tansuozhe·2020-08-20 08:01

VLFeat工具包Sift相关函数的学习与使用

论文：ImageClassificationwithFisherVector:TheoryandPractice数据集：Calthch256主要查看了VLFeat主页上关于SIFT和DENSESIFT的

huangjing_1993·2020-08-20 08:12

飘逸的python - 使用图像匹配SIFT算法进行LOGO检测

8importcv2importscipyasspimg1=cv2.imread('x1.jpg',0)#queryImageimg2=cv2.imread('x2.jpg',0)#trainImage#InitiateSIFTdetectorsift

mattkang·2020-08-20 08:33

【转载】关于 SIFT特征匹配算法简介

【转载】关于SIFT特征匹配算法简介1、SIFT算法基本概念Sift是DavidLowe于1999年提出的局部特征描述子，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有良好的不变性和很强的匹配能力

zhaoeying·2020-08-20 08:01

描述子设计方法介绍

如SIFT方法先将兴趣点附近分成了4*4的小块，然后统计这16个块中每块的8个方向梯度值，总共

tostq·2020-08-20 08:28

Python下使用SIFT算法描绘两张图片的相似特征点

1.背景项目需要，透过可视化的图片连接两张图的相似点检查SIFT之正确率2.效果3.代码defdrawMatchLine(Img1Path,Img2Path):#读入图片Img1=cv2.imread(

脸红的思春期·2020-08-20 08:32

SIFT 尺度不变特征变以及Harris对比

SIFT尺度不变特征变一、关于SIFT的基本原理1.Scale-spaceextremadetection尺度空间极值检测首先要获得高斯金字塔，所谓高斯金字塔就是图片在不同的尺寸下进行高斯模糊操作后的图片

TANGZAIX·2020-08-20 07:17

基于Python的K邻近分类法（KNN）+ 稠密SIFT + 手势识别

一、KNN原理分析在分类方法中，最简单也用的最多的就是KNN（K邻近分类法）算法。这种算法把要分类的对象与训练集中，已知类标记的所有对象进行对比，并由k近邻对指派到哪一类进行投票。这种方法通常分类效果很好，但也有很多弊端，例如：与K-menas聚类算法类似，需要预先设定k值，k值的选择会影响分类的性能。而且，这种方法要求整个训练集存储起来，如果训练集非常大时，就会出现搜索速度慢的现象。二、用K邻近

ZI薇薇·2020-08-20 07:45

做图像处理必须懂的~~~sift算法。

1、ubc:DAVIDLOWE---SIFT算法的创始人，两篇巨经典经典的文章http://www.cs.ubc.ca/~lowe/2、cmu:YanKe---PCASIFT,总结的SIFT方面的文章SO

xiaowen0037·2020-08-20 07:41

SIFT特征检测——Python实现

SIFT概述SIFT的全称是ScaleInvariantFeatureTransform（尺度不变特征变换），是由加拿大教授DavidG.Lowe在1999年在会议文章中提出，2004年发表在IJCV上

青山青·2020-08-20 07:40

SIFT算子总结

一.SITF基本原理SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、放射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。

1000sprites·2020-08-20 07:06

SIFT特征提取原理

1.前言SIFT（Scale-invariantfeaturetransform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interestpoints,orcornerpoints）及其有关

沈子恒·2020-08-20 07:06

VLfeat库的配置

先打算自己写一下sift算子，但是好久都没有思路。觉得应该找个程序先跑一下，给自己点信心。后面经过别人的帮助找到一个网站不错，在这里推荐给大家。

xfortius·2020-08-20 07:03

opencv-contrib-python，python3.3，SIFT和SURF

原文链接https://pypi.org/project/opencv-contrib-python/4.1.0.25/朋友在windows下安装opencv-contrib-python时出现问题，百般折腾还是不行。经了解，他本地安装的是python3.3版本，而我在文首网站查找其对应版本opencv-contrib-python时发现一个问题：也就是说，opencv-contrib-pytho

Hello杨工·2020-08-20 07:30

VLFeat指南——SIFT检测器和描述子

尺度不变特征变换（SIFT）包括一个特征检测器和一个特征描述子。特征检测器从一副图片中提取一些不受光照，视角等影响的特征区域。特征描述子就是用一个符号来简洁概要地表示区域特征。

sakhljdfhdkslf·2020-08-20 07:26

SIFT特征

SIFT特征SIFT描述算子(ScaleInvariantFeatureTransform)是于1999年由DavidG.Lowe提出。

wuqingshan2010·2020-08-20 07:55

python SIFT算法

这里的cv2是：opencv-contrib-python3.4.2.16，3.4.3以上的版本有算法保护，无法直接调用SIFT算法importnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotaspltimgname

Dragon水魅·2020-08-20 07:02

【基于sift和ransac算法实现图像拼接】

基于sift和ransac算法实现图像拼接cdsn下载那里图像拼接的代码好多都是没用的，还有一个开源可以下载的竟然被别人拿来付费[无语]完全能跑的代码附上链接我也建了个百度云链接链接提取码：47at将siftwin32

一虹·2020-08-20 07:53

SIFT算子实现特征匹配

SIFT算子原理首先我们要知道SIFT实现特征匹配的大致流程：提取关键点对关键点附加详细的信息(此部分具有的特征)，即描述符。通过特征点两两比较找出相互匹配的若干对特征点，建立景物间的对应关系。

不吃香菜--·2020-08-20 07:45

《Python计算机视觉》之KNN学习

KNN的学习1.KNN介绍1.1KNN思想的基本思想1.2KNN三要素1.3KNN实现过程2.稠密SIFT（DenseSIFT）3.实验分析3.1KNN的实现3.2简单的二维示例3.3图像分类：手势识别

@lyp1997·2020-08-20 07:45

全景拼接图像的实现

基本步骤如下：实验步骤：步骤一：输入图像;步骤二：应用SIFT算法对图像进行特征提取,提取图像的特征点,粗匹配特征点;步骤三：用RANSAC方法对变换矩阵进行求解与精炼，并去除匹配错误点;步骤四：根据最后计算出的变化矩阵进行图像拼接

@lyp1997·2020-08-20 07:13

《Python计算机视觉》学习之图像检索

一、BOW模型实验步骤1.1用sift方法提取特征点1.2学习“特征词典”我们从一个训练集中提取特征描述子，利用K-Me

@lyp1997·2020-08-20 07:13

图像拼接

文章目录一、图像拼接（1）基于SIFT的特征点的提取与匹配（2）图像配准（3）图像融合二、代码三、实验结果与分析（1）多图拼接（失败）（2）多图拼接（成功）（3）同一场景视差变化四、总结实验中的错误一、

C2eternal·2020-08-20 07:36

计算机视觉--SIFT特征提取与检索

计算机视觉--SIFT特征提取与检索一、SIFT（尺度不变特征变换）介绍1.1SIFT原理1.2SIFT算法的实现步骤1.3SIFT算法的数学表达二、SIFT特征提取与检索实验2.1数据集准备2.2SIFT

Grape_o·2020-08-20 07:03

FCN网络的训练——以SIFT-Flow 数据集为例

（一）数据准备（以SIFT-Flow数据集为例）下载数据集：下载地址。并解压至/fcn.berkeleyvision.org/data/下，并将文件夹名重命名为sift-flow。

cc果冻儿cc·2020-08-20 07:24

python计算机视觉编程（三）——Harris角点 SIFT 匹配地理标记图像

局部图像描述子准备VLFeatpydot工具包Harris角点原理代码实现SIFT原理代码实现Harris与SIFT的对比匹配地理标记图像一些用到的函数准备使用的到一些函数在文末给出VLFeat使用开源工具包

stroll丶life·2020-08-20 07:20

ML之SIFT_FLANN：对图片提取SIFT特征并利用FLANN方法判别图像的相似度并可视化

ML之SIFT_FLANN：对图片提取SIFT特征并利用FLANN方法判别图像的相似度并可视化目录FLANN算法1、建立索引2、进行搜索输出结果实现代码FLANN算法FLANN库全称是FastLibraryforApproximateNearestNeighbors

一个处女座的程序猿·2020-08-20 07:48

图像处理_KNN算法原理与实现&dense SIFT算法实现图像分类

一、KNN算法1.算法概述2.基本思想3.算法流程4.算法的优缺点5.用KNN实现简单的二维数据分类二、denseSIFT算法1.算法原理2.算法流程3.实现三、图

Eating Lee·2020-08-20 07:03

SIFT算法之python实现

0.算法原理细节可参考：https://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681https://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu

wang-jin·2020-08-20 07:26

python3 Dense SIFT算法的应用与实现

python3DenseSIFT算法的应用与实现DenseSIFT因为课题的需求，传统的SIFT算法即SparseSIFT，不能很好地表征不同类之间的特征差异，达不到所需的分类要求。

YL_4EVER·2020-08-20 07:54

python计算机视觉KNN算法、稠密Dense-sift及图像手势识别

KNN算法一、KNN算法概述1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearestneighborclassification)算法。最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器，记住所有的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，如果存在相同属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这种方式有一个明显的缺点，那就是很可能无法找到完全匹配的训练记录。kNN算法则是从训练集中找到和新数据最

HJiLei·2020-08-20 07:14

计算机视觉中的词袋模型(Bag-of-words)

为什么要用BOW模型描述图像SIFT特征虽然也能描述一幅

HJiLei·2020-08-20 07:14

【计算机视觉】Harris特征和SIFT特征图像匹配

1、Harris角点检测如果像素周围显示存在多于一个方向的边，我们就认为该点为兴趣点，即角点。compute_harris_response函数是在在一幅灰度图像中，对每个像素计算harris角点检测器响应函数，返回像数值为Harris响应值的一幅图像。get_harris_points是从一幅harris响应图像中返回角点。mid-dist为分割角点和图像边界的最少像素数目。我们获取所有的候选像

Q蕾·2020-08-20 07:14

KNN+Dense SIFT+手势识别

本篇文章内容KNN1、介绍2、算法步骤3、度量方法（1）距离度量（2）相似度度量（3）总结4、K的大小5、优缺点6、代码实现DenseSIFT1、介绍2、原理3、代码实现手势识别1、实现及结果分析（1）

youkiaaa·2020-08-20 07:14

Linux使用pyVLfeat库做Dense sift提示段错误（segmentation fault）详细分析

pyVLfeat是著名的图像处理库VLFeat在python上的接口包。在linux环境下使用该库提示“段错误”。百度后得知：所谓的段错误就是指访问的内存超出了系统所给这个程序的内存空间意思其实就是数组溢出，然后想怎么会数组溢出呢？查看Vlfeatmatlab接口的程序的时候看到这样一句I=single(vl_imdown(rgb2gray(I)));rgb2gray是把图片变成单通道图片，vl_

weixin_30902251·2020-08-20 07:43

python进行SIFT和Harris的特征匹配处理实验结果对比及地理标记图像匹配

一、SiFT特征匹配上一篇文章我们已经介绍了SIFT的特征提取原理及步骤，这篇我们来研究SIFT对的两张图片的特征点进行匹配。过程一般就是特征点提取，特征匹配。

HJiLei·2020-08-20 07:42

Harris角点检测+sift描述匹配

最近用到：Harris检测图像中边缘处的特征点，并且需要两张图特征点匹配起来。Harris只是一个角点检测的算法，最终只得到特征点坐标，想要匹配需要描述，而Harris是单尺度的，自己写描述函数又有些麻烦。找到MATLAB和opencv都有集成的函数：MATLAB版本通过调节参数，效果还可以，存在一定的误匹配。clc,clear%读取、灰度化、显示I1=imread('sample_01.jpg'

仙女阳·2020-08-20 07:16

Sift特征匹配以及ransac消除误差解析

前言本文不光展示SIFT算法的匹配效果，更重要的是记录下搜集信息以及处理信息的过程，方便以后按照这个行动思路去解决问题，以及优化行动思路第一部分：了解到SIFT算法的存在其实早在学习双目视觉的时候就了解过特征匹配算法

qq_31318135·2020-08-20 07:36

SIFT(2)——MATLAB实现SIFT详解

这篇博客主要把SIFT通过MATLAB进行可视化，真正的SIFT算法准备在下一篇博客（如果我能找到并看懂的话）详细说明，也就是下面提到的siftWin32.exe，作者把SIFT给写成.exe了。

蓝莓山药·2020-08-20 07:42

图像特征点匹配，SIFT及SURF算法的原理及尽量抛开数学问题的浅析（含示例程序，基于VS2013，OpenCV_2.49）

在介绍算法前我们首先放一张效果图来看一看（SURF算法的使用效果），同时这篇文章我们更多的是要讲清楚原理，并不关心具体的数学推导和意义所在，所以文中尽可能省略整个算法中的数学部分，可以作为算法入门的一个简单教程这里我们感谢浅墨的示例程序，在他的博客中对于SURF算法的使用给了比较详细的说明以及介绍，原文博客同时也附上程序的源文件（基于VS2013+OpenCV_2.49）,源程序下载在开始正题之前

土豪gold·2020-08-20 07:36

Dense-sift的理解

Dense-SIFT是sift的密集采样板，由于SIFT的实时性差，目前特征提取多采用密集采样（源自李菲菲的ABayesianHierarchicalModelforLearningNaturalSceneCategories

相信东哥·2020-08-20 07:32

BoW用于图像检索的一般化流程

在训练阶段，将图像用很多“块”（patch）表示，以SIFT特征为例，图像中每个关键点就是一个patch，每一个patch特征向量的维数128。2、字典构建。

萝卜羊·2020-08-20 07:25

利用VLFeat工具包完成FisherVector实验

Getsampledescriptors：这一部分设置的参数如下：numGaussian=256;numSamplesPerGussian=4000;numPcaDimension=64;1)Getdensesift

huangjing_1993·2020-08-20 07:22

sift图像特征提取与匹配算法代码

sift，TheScaleInvariantFeatureTransform，尺度不变特征变换，是检测图像中具有唯一性、对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换（如从不同角度拍摄图片）保持不变性的图像局部特征的一种有效方法

onezeros·2020-08-20 07:15

基于OpenCV的Sift特征匹配（在drawMatchesKnn函数无法调用的情况下）

本实验基于opencv内置sift算子来对相似图像进行特征匹配。而在图像匹配显示中，由于莫名原因“drawMatchesKnn”函数无法直接调用。于是后面的图像显示部分是根据自己理解实现的。

nillei·2020-08-20 07:39

计算机视觉——基于BOW的图像检索

（一）Bagofwords模型（二）BagofFeature算法（三）BagofFeature算法过程（1）提取图像特征（2）训练字典（3）图片直方图表示（4）训练分类器二、实验内容（一）数据集（二）sift

monetvan·2020-08-20 07:29

sift-flow 数据集

sift-flow数据集解析：1.semanticlabels:语义标签。每一个像素点用一种类别来表示，每一种类别用一个数字来表示。总共有33类，背景类用0表示。

maohule·2020-08-20 06:55

python计算机视觉KNN算法、稠密Dense-sift

KNN算法原理：KNN算法是分类方法中最简单且应用最多的一种方法。，这种算法把要分类的对象（例如一个特征向量）与训练集中已知类标记的所有对象进行对比，并由k近邻对指派到哪个类进行投票。计算步骤：1）算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离2）找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻3）做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类距离或相似度的衡量什么是合适的距

lym115·2020-08-20 06:17

关于Harris算法与SIFT算法特征匹配处理对比

*一.Harris算法Harris角点检测算法是一个极为简单的角点检测算法。该算法的主要思想是，如果像素周围显示存在多于一个方向的边，我们认为该点为兴趣点。该点就称为角点。以下是代码：#-*-coding:utf-8-*-frompylabimport*fromPILimportImagefromPCV.localdescriptorsimportharrisfromPCV.tools.imtoo