1.算法描述 SIFT是一种从图像中提取独特不变特征的方法,其特点为基于图像的一些局部特征,而与图像整体的大小和旋转无关。并且该方法对于光照、噪声、仿射变换具有一定鲁棒性,同时能生成大量的特征点。SIFT (Scale-invariant feature transform), 尺度不变特征转换,是一种图像局部特征提取算法,它通过在不同的尺度空间...
3.利用图像变换结构,实现图像映射。 4.针对叠加后的图像,采用APAP之类的算法,对齐特征点。(图像配准) 5.通过图割方法,自动选取拼接缝。 6.根据multi-band blending策略实现融合。 1.2 sift匹配与RANSAC SIFT算法的描述子稳健性很强,比Harris角点要来得精确,但是它的匹配正确率也并不是百分百的,会受到一些噪声点...
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 建立SIFT生成器 descriptor = cv2.SIFT_create() # 检测SIFT特征点,并计算描述子 (kps, features) = descriptor.detectAndCompute(image, None) # 将结果转换成NumPy数组 kps = np.float32([kp.pt for kp in kps]) # 返回特征点集,及对应的描述特征...
SIFT的精妙之处在于采用图像金字塔的方法解决这一问题,我们可以把两幅图像想象成是连续的,分别以它们作为底面作四棱锥,就像金字塔,那么每一个 截面与原图像相似,那么两个金字塔中必然会有包含大小一致的物体的无穷个截面,但应用只能是离散的,所以我们只能构造有限层,层数越多当然越好,但处理时 间会相应增加,层数太少...
以下是sift算法的五个步骤: 一、建立图像尺度空间(或高斯金字塔),并检测极值点 首先建立尺度空间,要使得图像具有尺度空间不变形,就要建立尺度空间,sift算法采用了高斯函数来建立尺度空间,高斯函数公式为: 上述公式G(x,y,e),即为尺度可变高斯函数。 而,一个图像的尺度空间L(x,y,e) ,定义为原始图像I(x,y)与...
1、SIFT算法C语言逐步实现详解(上)引言:在我写的关于sift算法的前倆篇文章里头,已经对sift算法有了初步的介绍:九、图像特征提取与匹配之SIFT算法,而后在:九(续)、sift算法的编译与实现里,我也简单记录下了如何利用opencv,gsl等库编译运行sift程序。但据一朋友表示,是否能用c语言实现sift算法,同时,尽量不用到...
图像拼接是将多幅局部图像拼接成一幅完整图像的技术。通过C编程技术,可以实现基于特征点匹配的图像拼接算法,如SIFT特征匹配、RANSAC算法等。 六、总结与展望 通过本文对C编程技术在图像识别与处理系统中的应用研究,我们可以看到C语言在这一领域具有重要地位和广阔前景。未来随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展,C编程...
基于SIFT特征全景图像拼接(C语言实现) 本原码是用C语言实现的SIFT算法,可以提取SIFT特征和利用SIFT特征进行图像拼接和全景图构造,只需进行一些简单的OPENCV配置,就可以顺利运行。 上传者:believedream时间:2016-01-04 单纯型算法的C语言实现 小小的C程序设计,单纯型算法通过构造单纯行,避免了计算机不擅长的梯形操作,可...
SIFT是一种尺度不变的特征提取算法,适用于物体识别、图像匹配等任务。 HOG是一种用于目标检测的特征描述算法,适用于行人检测、人脸识别等领域。 SURF是一种用于图像匹配和目标识别的特征提取算法,具有较好的尺度和旋转不变性。 在C++和OpenCV中,可以使用相应的库和函数来实现SIFT、HOG和SURF算法。 腾讯云提供了图像处...
15.2.3图像采集及表示 15.2.4图像配准和融合 15.2.5图像拼接演示 15.3图像配准方法的原理及实现 15.3.1基于MATLAB的图像配准系统 15.3.2关键点配准法 15.3.3SIFT图像配准算法 15.3.4模板匹配法 15.3.5灰度信息法 15.3.6频域相位相关算法 15.3.7图像配准方法对比与评价 ...