使用SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高，甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。SIFT算法的特点有：1. 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
SIFT(Scale Invariant Feature Transform)全称尺度不变特征变换,SIFT算子是把图像中检测到的特征点用一个128维的特征向量进行描述,因此一幅图像经过SIFT算法后表示为一个128维的特征向量集,该特征向量集具有对图像缩放,平移,旋转不变的特征,对于光照、仿射和投影变换也有一定的不变性,是一种非常优秀的局部特征描述算法。
噪声 SIFT 算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向。 SIFT 所查找到的关键点是一些十分突出,不会因光照,仿射变换和噪音等因素而变化的点, 如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。 Lowe 将 SIFT 算法分解为如下四步: 1. 尺度空间极值检测:搜索所有尺度上的图像位置。
该算法的主要思想就是将图像之间的匹配转化成特征向量之间的匹配。 SIFT算法具有的特点 图像的局部特征,对旋转、尺度缩放、亮度变化保存不变,对视角变化、彷射变化、噪声也保存一定程度的稳定性。 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速、准确的匹配。 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 构建高斯金字塔 def build_gaussian_pyramid(image, num_levels): gaussian_pyramid = [image] for i in range(1, num_levels): blurred_image = cv2.GaussianBlur(gaussian_pyramid[i - 1], (5, 5), 1) ...
结合OPENSIFT源码详解SIFT算法 一.算法介绍 SIFT算法(Scale-Invariant feature transform,尺度不变特征变换)通过在图像中提取独特性不变特征,可以实现物体或场景在不同视角下的可靠匹配。其提取的特征对于图像缩放、旋转和 一定范围内的三维仿射变换、噪声叠加、光照变化均具有不变性。由于特征的高度独特性,场景中的每一...
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...
SIFT核心步骤【核心要点】通俗易懂,适合小白 特征点找到了,但是为了让这些特征点的描述子具有旋转不变性,需要利用图像的局部特征为给每一个特征点分配一个基准方向。以便于以后进行特征点匹配的时候,不用再去旋转图像了呀,因为方向都是自己的主方向吗,直接...取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由 David Lowe在19...
SIFT特征是非常稳定的图像特征,在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛,但是它的缺点也是非常明显,就是计算量比较大,很难实时,所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。如今SIFT算法在深度学习特征提取与分类检测网络大行其道的背景下,已经越来越有鸡肋的感觉,但是它本身的算法知识还是很值得...