关键点描述是SIFT算法的第二步。对于每个关键点,我们需要计算一个描述子,用于描述关键点周围的图像区域。以下是一个简单的关键点描述函数的实现: ```c //... ``` 这个函数接受一个图像和关键点数组作为输入,并为每个关键点计算描述子。 4.特征匹配 特征匹配是SIFT算法的第三步。我们可以使用一个简单的特征点...
sift算法C代码详解进行一次极值点差值计算xy方向层方向上的子像素偏移量增量staticvoidinterpstepiplimageintintintintdoubledoubledouble在dog金字塔中计算某点的方向y方向以及尺度方向上的偏导数staticcvmatderiv3diplimageintintintint在dog金字塔中计算某点的33海森矩阵staticcvmathessian3diplimageintintintintstaticdouble...
//SIFT算法第一步:图像预处理 CvMat *ScaleInitImage(CvMat * im) ; //金字塔初始化 //SIFT算法第二步:建立高斯金字塔函数 ImageOctaves* BuildGaussianOctaves(CvMat * image) ; //建立高斯金字塔 //SIFT算法第三步:特征点位置检测,最后确定特征点的位置 int DetectKeypoint(int numoctaves, ImageOctaves *...
SIFT算法的主要实现在sift.c这个文件,其主要流程为:(1)首先创建初始图像,即通过将图像转换为 11、32位的灰度图,然后将图像使用三次插值来方大,之后通过高斯模糊处理(2)在此基础上进行高斯金字塔的构建以及高斯差分金字塔的构建(3)对图像进行极值点检测(4)计算特征向量的尺度(5)调整图像大小(6)计算特征的方向(7...
sift算法c语言实现 前段时间在做三维測量方面的研究。须要得到物体表面三维数据。sift算法是立体匹配中的经典算法。以下是对RobHess的SIFT源码的凝视。部分内容參考网上,在这里向各位大神表示感谢。 http://blog.csdn.net/lsh_2013/article/details/46826141
sift 算法的步骤 要实现一个算法,首先要完全理解这个算法的原理或思想。咱们先来简单了解下,什么叫 sift 算法: sift,尺度不变特征转换,是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它 在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由 David Lowe 在 1999 年所发表,2004 年完善...
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（局部特征）也就是所谓的描述器；3、通过两⽅特征点（附带上特征向量的关键点）的两两⽐较找出相互匹配的若⼲对特征点，也就建⽴了景物间的对应关系。⽇常的应⽤中，多数情况是给出⼀幅包含物体的参考图像，然后在...
sift算法C代码详解.pdf,#ifndef SIFT_H #define SIFT_H #include cxcore.h /*** Structures *** ***/ //极值点检测中用到的结构 //在SIFT 特征提取过程中,此类型数据会被赋值给 feature 结构的feature_data 成员
教你一步一步用c语言实现sift算法、上 作者:July、二零一一年三月十二日 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 参考:Rob Hess维护的sift 库 环境:windows xp+vc6.0 条件:c语言实现。 说明:本BLOG内会陆续一一实现所有经典算法。 --- 引言: 在我写的关于sift算法的前...
Rob Hess的SIFT算法在VC.net下实现 http://web.engr.oregonstate.edu/%7Ehess ... 30_win.zip 编译他的代码需要安装OpenCV和 GSL(http://gnuwin32.sourceforge.net/packages/gsl.htm) 在编译时候GSL也是和OpenCV一样要把头文件和lib的路径指定好。