将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。 算法实现步骤简述: SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。 1.3 SIFT算法实现物体识别主要有三大工序: 1、提取关键点; 2、对关键点附加详细的信息(局部...
本文沿着Lowe的步骤,参考Rob Hess及Andrea Vedaldi源码,详解SIFT算法的实现过程。 2、高斯模糊 SIFT算法是在不同的尺度空间上查找关键点,而尺度空间的获取需要使用高斯模糊来实现,Lindeberg等人已证明高斯卷积核是实现尺度变换的唯一变换核,并且是唯一的线性核。本节先介绍高斯模糊算法。 2.1二维高斯函数 高斯模糊是一种...
SIFT算法原理 算法概述 SIFT(Scale-invariant feature transform)又称尺度不变特征转换,此算法由David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结。 SIFT主要是用来提取图像中的关键点。相比于其它角点检测算法(如Harris和shi-toms),SIFT算法具有角度和尺度不变性,换句话说就是不容易受到图像平移、旋转、缩放和噪声的影响。
img.convertTo(gray_fpt, DataType<sift_wt>::type, SIFT_FIXPT_SCALE, 0); floatsig_diff; if( doubleImageSize )//如果需要扩大图像的长宽尺寸 { //SIFT_INIT_SIGMA为0.5,即输入图像的尺度,SIFT_INIT_SIGMA×2 = 1.0,即图像扩大2倍以后的尺度 sig_diff = sqrtf( std::max(sigma * sigma - SIFT_...
一、SIFT算法主要步骤 1. 尺度空间极值检测：通过构建尺度空间（scale-space），即在不同尺度下观察图像，检测关键点。尺度空间是通过高斯模糊和下采样原始图像来构建的。2. 关键点定位：在尺度空间中，通过比较每个像素点与其邻域内的点（包括不同尺度和方向）来确定关键点的位置。3. 方向赋值：为每个关键点分配一...
一句话概括SIFT:SIFT是在图像空间寻找关键点并把关键点描述成特征向量的方法。 本文摘自:SIFT算法详解和python opencv入门 SIFT算法。做了删减,舍弃了数学推导,力求通俗易懂。 本文目录: 1. SIFT定义 2. SIFT的特点 3. 步骤 3.1. 尺度空间极值检测 3.2. 关键点定位 ...
前面我们介绍了Harris和Shi-Tomasi角点检测算法,这两种算法具有旋转不变性,但不具有尺度不变性,以下图为例,在左侧小图中可以检测到角点,但是图像被放大后,在使用同样的窗口,就检测不到角点了。 所以,下面我们来介绍一种计算机视觉的算法,尺度不变特征转换即SIFT(Scale-invariant feature transform)。它用来侦测与描述影...
1. SIFT算法简介 尺度不变特征转换(Scale Invariant Feature Transformation,SIFT)是由哥伦比亚大学的Lowe提出从序列尺度空间中求解局部特征的描述算法,该算法对于影像比例变换、翻转,仿射变换都保持稳健性的描述算子。SIFT算法的主要实现过程就是把原来影像之间的匹配关系问题转换成特征点向量之间的相似性度量问题。SIFT的公...
Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法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,具有很强的匹配能力。总体来说,Sift算子具有以下特性: (1)Sift特征是图像的局部特征,对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的...