求用vlfeat库的dense sift源码来实现dense sift的例子 [问题点数:60分]

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SIFT vs Dense-SIFT
有个博友问SIFT和Dense-SIFT在应用上的区别。这个问题可以放大到Sparse feature和Dense feature的使用场景上。之前自己也考虑过这个问题,今天不妨写出来。
dense Sift
此文件是稠密尺度不变特征提取(<em>dense</em> Sift),用于图像特征提取
图像特征描述子SIFT的快版变体Dense SIFT
VLFeat implements a fast <em>dense</em> version of SIFT, called vl_d<em>sift</em>. The function is roughly equivalent to running SIFT on a <em>dense</em> gird of locations at a fixed scale and orientation. This type of featur
SIFT调用例程——VLFeat
SIFT是一个很好的特征检测器,它能够从一张图片中检测出一组不受光照、视线等影响的特征点。同时它本身就是一个很好的特征描述子,它能够充分反映特征点附近局部图像的形状和纹理结构特性,具有较好的鲁棒性和独特性。提取特征点区域和特征描述子 检测特征点和获取特征描述子都是通过Matlab命令 vl_<em>sift</em>来<em>实现</em>的。 打开Matlab,载入测试图像:
VLFeat 中SIFT算法的重新单独编译
在学习SIFT特征时找到了一个名为VLFeat[1]的开源库,里面提供了一个C<em>实现</em>的SIFT特征提取算法。在尝试将SIFT算法重新编译时遇到了一些问题, 不过最终还是编译成功了,总结如下:    1.在VS中建立新的工程,将SIFT相关的.c和.h文件加入到工程,将C文件中的VL_EXPORT宏全部去掉;    2.在host.h中加入#define VL_DISABLE_SSE2和#def
python3 Dense SIFT算法的应用与实现
python3 Dense SIFT算法的应用与<em>实现</em> Dense SIFT 因为课题的需求,传统的SIFT算法即Sparse SIFT,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。而Dense SIFT算法,是一种对输入图像进行分块处理,再进行SIFT运算的特征提取过程。Dense SIFT根据可调的参数大小,来适当满足不同分类任务下对图像的特征表征能力。而Sp...
SIFT原理及步骤详解
摘自网络,待有空继续整理,写写 对于初学者,从David G.Lowe的论文到<em>实现</em>,有许多鸿沟,本文帮你跨越。 1、SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)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,20
Dense SIFT
参考网址:http://www.scholarpedia.org/article/Scale_Invariant_Feature_Transform
Dense-sift的理解
Dense-SIFT是<em>sift</em>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A Bayesian Hierarchical Model for Learning Natural Scene Categories),代码好理解,但是有一个疑问SPM中采用Dense-SIFT时,一个patch中的16个采样点8个方向赋值只采用该patch中的像素点进行加权,而网上有些代
Dense Sift
Dense SIFT:不构建高斯尺度空间,只在a single scale上提取SIFT特征,可以得到每一个位置的SIFT descriptor SIFT:需要构建高斯尺度空间,只能得到Lowe算法计算得到的点的SIFT descriptor 代码:Matlab代码    C++代码
计算机视觉快速特征描述子Dense SIFT
Dense SIFT.png VLFeat implements a fast <em>dense</em> version of SIFT, called vl_d<em>sift</em> . The function is roughly equivalent to running SIFT on a <em>dense</em> gird of locations at a fixed s...
一个 Dense SIFT 算法的 matlab 实现
Ce Liu, Jenny Yuen, Antonio Torralba,JosefSivic, andWilliam T. Freeman 版权所有。       修改的部分函数与变量的名字,使其好懂了一些。不过这个算法由于没有salient keypoint detection和rotation normalization,所以对尺度以及旋转这些affine transform没有移不变的性
VLFeat指南——SIFT检测器和描述子
尺度不变特征变换(SIFT)包括特征检测器和特征描述
Daisy描述子结合SIFT匹配应用于目标识别
Daisy是有
VLFeat——SIFT图像特征提取(VC++实现)【转载】
VLFeat——SIFT图像特征提取(VC++<em>实现</em>)【转载】 由于VLFeat说明文档中只提供了matlab的调用SIFT函数的实例,没有VC++的调用说明,本文是根据实验,在VS2010环境下,结合opencv开源库计算图像的SIFT的描述子,具体<em>实现</em>细节如下所示: 1.配置VLFeat环境已经在之前的一篇博文<em>sift</em>开源库" href="http://blog.sina.com.cn/
vlfeat dense sift理解
一、Dense SIFT SamplingDSIFT在寻找显著点时不是尝试使用一个分类器判断是否是显著点,而是为了简化,所有显著点是均匀分布(equally <em>dense</em> across )在图像的各个区域的。在采样时有个涉及不同尺度下采样步长(pixel stride)是否应该相同的问题。窗口移动同样的步长,在更大的尺度下,窗口要大些,这会使得相邻窗口的重叠区域面积比率变大,从而使得采样的冗余较小尺度
SIFT算法详解
尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com 对于初学者,从David G.Lowe的论文到<em>实现</em>,有许多鸿沟,本文帮你跨越。 1、SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)
图像局部特征(十七)--DenseFeature
原文: http://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/45198965 DenseFeatureDetector可以生成具有一定密度和规律分布的图像特征点,它主要用于3D VIZ。 DenseFeatureDetector的原理是,把输入图像分割成大小相等的网格,每一个网格提取一个像素作为特征点。类似于图像尺度金字塔,该方法也可以生成不同层图像的特征...
基于SIFT特征的图像拼接融合(matlab+vlfeat实现
基于SIFT特征的图像拼接融合(matlab+<em>vlfeat</em><em>实现</em>),具体内容和结果展示可以参考我的同名博客,这是本科做过的一点东西,最近整理一下,仅供学习交流。 基于<em>sift</em>的计算量偏大,实际过程中计算7张相机实拍照片融合时 ,主机8GB内存勉强够用,好在调用<em>vlfeat</em>中写好的c,计算时间还是很快的。
Python计算机视觉编程练习1:Python 调用 SIFT
Python 调用 VLFeat 接口最近,一直在抽空学习 Python计算机视觉编程,因为目前还没有一本较为完整且适合初学者来使用的 Python计算机视觉教程,所以前前后后遇到了不少的问题,每次遇到调试代码出错,甚是头疼,完全找不到解决的思路,有时候耗费了我很多的精力和时间。暂时打算以系列博文来记录一下我学习中遇到的一些问题,方便后来人。 说明:Matlab,VS 调用VLFeat 就不用参
Hog,SIFT以及LBP这三种特征的不同
作者:盛淮南链接:https://www.zhihu.com/question/45833619/answer/223930439来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。SIFT、HOG、LBP,这三者都属于局部特征。一、三者原理上的区别1.SIFT:Scale-Invariant Feature Taransform,尺度不变特征变换。尺度空间的极值检测:搜...
VLFeat——SIFT图像特征提取(VC++实现)
#include #include #include #include #include #include #pragma comment(lib, "opencv_core230d.lib") #pragma comment(lib, "opencv_imgproc230d.lib") #pragma comment(lib, "opencv_highgui230
VLfeat 中的SIFT使用
I = imread('image.jpg'); I = single(rgb2gray(I)); O=imread('image2.jpg'); O = single(rgb2gray(O)); P=imread('image4.jpg'); P = single(rgb2gray(P)); Q = imread('image3.jpg'); Q = single(rgb2gray
SIFT+词袋+SVM的深入理解
为什么这么做,而不是直接像是HOG那样输入到svm中直接进行分类?首先了解一下返回的参数是什么样子和形式的:import cv2 img = cv2.imread(r'C:\Users\Pictures\Camera Roll/xxy.jpg') gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # one SIFT #<em>sift</em> = cv2.xfeature...
python3 SIFT算法的实现
python3 SIFT算法的简单<em>实现</em> SIFT算法 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述。SIFT在数字图像的特征描述方面是非常给力的一种,许多人也对SIFT进行了改进,诞生了SIFT的一系列变种。最重要也是最坑爹的,SIFT算法申请了专利,现在好像是属于英属哥伦比亚大学。在C++调用时要...
利用VL-feat提取fisher特征
在网上下载下来<em>vlfeat</em>的工具包后,在matlab里面参考readme文件里面的介绍来查看是否能用,要运行toolbox里面的vl_setup.m,然后根据以下过程来提取,其中vl_gmm,vl_fisher这些函数里面都有。 参考: 我自己的提取过程: 如果特征是<em>sift</em>,则代码如下: img = imread('1.jpg'); img2 = rgb2gra
SIFT图像特征检测的Python代码实现
1.主要内容利用Python调用VLFeat(官方下载地址)提供的SIFT接口对图像进行特征检测。如果CSDN中图片加载不出来,可移步知乎相关文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34890676 2.参考资料主要参考资料为由朱文涛和袁勇翻译的《python 计算机视觉》原书为《ProgrammingComputer Vision with Python》,该书主要内容包...
python 调用sift时遇到的问题与解决方法
      在看python计算机视觉编程,顺便<em>实现</em>一下代码看一下效果。看到SIFT(尺度不变特征变换)时,使用开源工具包VLFeat(http://www.<em>vlfeat</em>.org/download.html)提供的二进制文件(<em>vlfeat</em>-0.9.21\bin\win64\<em>sift</em>.exe),虽然不报错但生成的.<em>sift</em> 文件大小为0,明显没有成功。网上搜了一下,没找到解决方案(如果大家有好的解决...
Multi-focus image fusion with dense SIFT一文
Multi-focus image fusion with <em>dense</em> SIFT一文的文章,很不错,值得学习
图像特征检测方法—SIFT的Python实现
这里介绍了图像特征检测算法-SIFT的Python<em>实现</em>,并且介绍了如何在一组图像中利用SIFT算法连接相互匹配的图像。
如何使用VLFeat
这是我的一点体会,不足之处,还望指教。
SIFT算法的Matlab实现
<em>sift</em>算法的matlab<em>实现</em>
SIFT_VLFeat
关于SIFT的VLFeat库 其中包含怎么在VLFeat中使用SIFT
动作识别:improved dense trajectories(iDT)特征编码—Fisher Vector代码学习
论文”Action Recognition with Improved Trajectories”通过相机运动估计,使得提取的光流更加准确,以及FisherVector 编码,提升了Dense Trajectories的效果。iDT的代码可以点击此处下载,对iDT特征进行FV编码的代码可以在dtfv 下载。iDT代码的解析可以参考这篇论文 http://blog.csdn.net/wzmsltw/...
特征点匹配方法(SIFT匹配)的一点见解
SIFT匹配方法的提出 为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点,SIFT的作者Lowe提出了 比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式:取一幅图像中的一个SIFT关键点,并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点,在这两个关键点中,如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T,则接受这一对匹配点,因为对于错误匹配,由于特征空间的高维性,相似
VLFeat工具包在matlab使用方法
最近要提一个数据集的feature,想先用HOG特征做一个baseline,听师兄说VLFeat 是一个不错的工具包,就下载了试试,刚刚配置成功,网上各种搜索教程啊 但是都不行,最后还是硬着头皮看官网教程,才搞定,呵呵呵。。。废话少说,下面说说我是怎么做的: 首先,从官网下载<em>vlfeat</em>软件包,链接:http://www.<em>vlfeat</em>.org/download.html ,下载最新版:VLFeat...
VLFeat计算给定关键点描述子的一些参数
vl_<em>sift</em>_calc_keypoint_descriptor (filt, buf, k, angles [q]) ;计算描述子。buf存储计算后的描述子。 k 值 o 0 ix 106 iy 96 is 0 x 106.0000 y 96.00000 s -1.0000000 σ\sigma 1.6000000 角度angl
使用vl_sift提取图像特征
1. 载入图像>> I=imread('28.jpg'); >> image(I);2. vl_<em>sift</em>函数的输入是一个单精度的灰度图像,灰度值区间归一化到[0, 255]。>> I = rgb2gray(I); >> I = single(I); %<em>sift</em>需要使用single类型的灰度数据3. 使用vl_<em>sift</em>提取特征点区域和描述子>> [f,d] = vl_<em>sift</em>(I);【注】 vl_si
sift 特征 提取(matlab)学习全套资源
<em>sift</em>特征提取对于有关图像类的大多数应用都有涉及,本资源内含<em>sift</em>提取matlab代码还有学习资料ppt,doc.学习过此资料的童鞋一定会对<em>sift</em>有个很深的了解。
sift图像特征提取与匹配算法代码
<em>sift</em>,The Scale Invariant Feature Transform ,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。可以容易地应用到图像匹配的应用中,如目标检测与识别,或者计算图像间的几何变换。该算法由David. Lowe在2004年发表,并在好像是2007年申请了专利。网络已有几个版本的<em>实现</em>请大家查看<em>sift</em>创始人的代码:David Lowe's SIFT code:
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Harris角点原理代码<em>实现</em>SIFT原理代码<em>实现</em>匹配地理标记图像 Harris角点 原理 代码<em>实现</em> from pylab import * from PIL import Image from scipy.ndimage import filters def compute_harris_response(im,sigma=3): imx = zeros(im.shape)...
用SIFT特征和RANSAC算法进行两幅图片的匹配
 大家知道相机可以做到将几个不同场景的图片匹配形成一幅图,此处用<em>sift</em>特征与ransac算法相结合的方法来进行图像的匹配。 详细过程见程序如下:(运行前装库文件<em>vlfeat</em>) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%两幅图的匹配 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
图像搜索(SIFT算法)组件
前阵子做图像搜索功能, 对比过一些搜索算法, 发现 <em>sift</em> 比较能满足我的需要, 它在图像旋转, 比例缩放, 图像扭曲的情况下也能有很好的识别效果, 在网上找了一些资料, 有些介绍了算法的细节, 有些做了对比评测 www.cscjournals.org/csc/manuscript/Journals/IJIP/volume3/Issue4/IJIP-51.pdf 2013计算机视觉代码合...
opencv 特征点提取算法 SIFT SURF ORB FAST LBP学习(二)
demo: http://download.csdn.net/detail/keen_zuxwang/9852587MainActivity.java:... public int doFeatureDetect(int detect_type) { int length0, length1; Mat img_object = new Mat();
基于opencv的特征提取方法(fast,mser,gftt,harris,dense,star,surf,sift,orb,brisk,freak)
环境是opencv2.4.9,将已有的一些提取方式进行了总结,对一些参数也进行了标注,部分算法的参数含义并未标注,但将其默认参数和默认值进行了标注,共11种提取方式,未使用simpleblob.
VLfeat--轻量级的--计算机视觉库的介绍
(一)VLFeat计算机视觉库的简介 1----VLFeat---是一个开源的计算机视觉库算法,和OpenCv相比来说,它是一个轻量级的计算机视觉库 2----VLFeat---这个开源BSD的计算机视觉库主要<em>实现</em>了 SIFT,MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, quick s
sift算法c语言实现
前段时间在做三维测量方面的研究,需要得到物体表面三维数据,<em>sift</em>算法是立体匹配中的经典算法,下面是对RobHess的SIFT源代码的解析。部分内容参考网上,在这里向各位大神表示感谢! http://blog.csdn.net/lsh_2013/article/details/46620015
Matlab 配置vlfeat工具包
该文原博主使用的软件和工具包版本是: Matlab R2014b配置<em>vlfeat</em>0.9.20. 我在matlab中配置<em>vlfeat</em>工具包时候,也遇到了和该文原博主一模一样的问题,我所使用的版本是:Matlab R2010b 64位配置<em>vlfeat</em>-0.9.17。 按照文中所描述的步骤成功的解决了问题。因此,我推测该方法可以有效解决这一类问题,且与所使用软件和工具包版本关系不大。该文值得初学者收藏和...
基于SIFT特征和SVM的场景分类
SIFT作为场景图像的局部特征能够较好的表征和区分不同的场景。对于类别间距较大的样本,SVM能够很好的分类.
基于vlfeat的HOG特征提取c++代码实现
HOG特征又叫方向特征直方图特征,是计算机视觉中作为目标检测十分常用且奏效的特征。其最著名的应用就是HOG+SVM这种思路解决了行人检测的任务,这项工作发表在了CVPR2005上,从此之后,HOG+SVM这种模式被复制在了很多其他工作中。有趣的是,在网络上我们可以轻而易举的搜索到无数篇关于HOG特征的理论介绍,却很少可以找到C++版本的代码。这无疑对计算机视觉研究刚刚入门的同学造成了很大困扰,纸上谈
SIFT算法原理解析
首先找到图像中的一些“稳定点”,这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点、边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点,正是基于这样合理的假设,SIFT算法的基础是稳定点。SIFT算法找稳定点的方法是找灰度图的局部最值,由于数字图像是离散的,想求导和求最值这些操作都是使用滤波器,而滤波器是有
OpenCV2学习笔记(十二):特征提取算法SIFT与SURF
当尝试在不同图像之间进行特征匹配时,通常会遇到图像的大小、方向等参数发生改变的问题,简而言之,就是尺度变化的问题。每幅图像在拍摄时与目标物体的距离是不同的,因此要识别的目标物体在图像中自然会存在不同的尺寸。因此,计算机视觉中引入尺度不变的特征,主要的思想是每个检测到的特征点都伴随对应的尺度因子。特征提取算法SIFT与SURF算法是两种著名的特征点检测算法。
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<em>实现</em>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,场景中的每一个特征都有很大的可能在由多幅图像提取的特征数据库中得到正确的匹配结果。因此使用这些
sift算法的C源码(网上唯一原创版本,不基于opencv等)
用了挺长时间自己写的,不是前段时间网上流传的运行在linux上的那个。
matlab sift,k-means等算法工具箱
matlab <em>sift</em>,k-means等算法工具箱
SIFT,SURF,ORB,FAST 特征提取算法比较
SIFT,SURF,ORB,FAST 特征提取算法比较主要的特征检测方法有以下几种,在一般的图像处理库中(如opencv, VLFeat, Boofcv等)都会<em>实现</em>。 FAST ,Machine Learning for High-speed Corner Detection, 2006 SIFT,Distinctive Image Features from Scale-Invariant Key
【TPAMI重磅综述】 SIFT与CNN的碰撞:万字长文回顾图像检索任务十年探索历程(下篇)...
翻译&amp;amp;编辑:李中梁前言本文是《SIFT Meets CNN: A Decade Survey of Instance Retrieval》的下篇。在上 篇中概述...
Matlab实现SIFT三幅图像拼接
使用Matlab<em>实现</em>寻找出SIFT特征点,然后进行匹配,最终完成三幅图像拼接。
SIFT的Python 代码
具体使用,请参看博文10,里面有详细的使用介绍。
【opencv】SIFT算法进行图像特征点匹配
参考https://www.cnblogs.com/cj695/p/4041478.html目的:输入:商品货架一层输出:圈出这一层想找的商品import cv2 def <em>sift</em>_kp(image): gray_image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) <em>sift</em> = cv2.xfeatures2d_SIFT.create...
使用SIFT和RANSAC算法,完成特征点的正确匹配,并求出变换矩阵,通过变换矩阵计算出要识别物体的边界
使用SIFT和RANSAC算法,完成特征点的正确匹配,并求出变换矩阵,通过变换矩阵计算出要识别物体的边界
VLfeat 非常好的sift检测源码
非常好的<em>sift</em>检测<em>源码</em>,包含了C与matlab两种代码
计算机视觉SIFT算子OPENCV3.0详细实现(未调用opencv和sift相关的函数)
利用opencv3.0详细<em>实现</em><em>sift</em>算子(未调用opencv3.0和<em>sift</em>相关的函数),该文档自带两张图片可以测试。本人亲测效果很好。还有一个生成的exe文件可以直接使用验证。
在matlab 中配置VLfeat库成功调用
实际配置MATLAB调用<em>vlfeat</em>库,附上详细的步骤及过程截图,傻瓜式教学。以及调用结果。
VLFeat安装说明
VLFeat安装说明: VLFeat下载地址:http://www.<em>vlfeat</em>.org/index.html。 在VS2008环境下配置: 1.添加环境变量。在环境变量中加入你所解压VLFeat的位置。 2.根据 http://www.<em>vlfeat</em>.org/vsexpress.html,逐步配置。注意最有一步中,”vl.dll $solutionDir“中间有空格。
探究网上的一个用MATLAB写的SIFT
这是第一个M文件 建立灰度图像的金字塔和高斯差分金字塔 function [pyr,imp] = build_pyramid(img,levels,scl) img2 = img; img2 = resample_bilinear(img2,1/2);         %扩展成空间频域 %img2 = imresize(img2,2,'bilinear');         %expand
一个好用的MATLAB工具包VLFeat
最近做毕设需要用到超像素。本来已经有不少
SIFT特征提取及其opencv实现
SIFT特征提取及其opencv<em>实现</em>SIFT特征提取算法的实质是寻找图像中对位置、尺度、旋转等保持不变的关键点,其步骤主要有如下四步: 尺度空间极值检测:搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。 关键点定位:在每个候选的位置上,通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。 方向确定:基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键点位置一
OPENCV实现ORB/SURF/SIFT + RANSAC 图像自动拼接
VS2012 x64+opencv做的图像拼接,参照了别人的代码改编。 做的是左右拼接,上下的行不行没试过。 主要函数就是图像的储存位置,需要在代码里改下 测试了下还是比较稳健的,拼接效果尚可,不过重叠部分可能产生鬼影,另外接缝处有小裂缝,如果不满意,可再设计方法优化 所有代码均含注释,浅显易懂,含测试图片 运行时请自行配置好头文件和lib文件目录
【TPAMI重磅综述】 SIFT与CNN的碰撞:万字长文回顾图像检索任务十年探索历程(上篇)...
作者:李中梁                编辑:李中梁前言基于内容的图像检索任务(CBIR)长期以来一直是计算机视觉领域重要的研究课题,自20世纪90年代早期以来,研究...
SIFT算法的C++实现源代码
用C++编写的SIFT算法,非常合理的阈值,效果很好的<em>sift</em><em>实现</em>。
Python图像特征检测算法(1):Python实现SIFT和Harris
Python图像特征检测算法(1):Python<em>实现</em>SIFT和Harris 本文将介绍用于图像匹配的两种局部描述子算法,SIFT[论文链接]和Harris,它们在很多应用中都有比较重要的作用,比如目标匹配、目标跟踪、创建全景图、增强现实技术以及计算图像的三维重建,常用的特征有颜色、角点、特征点、轮廓、纹理等。Harris角点检测算法(也称Harris&Stephens角点检测器)是特征点检测的基础,是一个极为简单的角点检测算法。Harris提出了应用邻近像素点灰度差值概念,从而进行判断是否为角点(兴趣点)、
java实现sift全部代码
纯java代码写的<em>sift</em>图片识别算法,欢迎交流指正!图片匹配效果还是可以的,可以直接运行!木有使用opencv、metlab等api = =
SIFT算法源码_修正版
这是对本人同名资源的修正版,改进了其存在的问题。
【特征匹配】PCA-SIFT原理及源码解析
相关: SIFT原理与<em>源码</em>解析 SURF原理与<em>源码</em>解析 ORB原理与<em>源码</em>解析 FAST原理与<em>源码</em>解析 BRIEF描述子原理与<em>源码</em>解析 Harris原理与<em>源码</em>解析 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/49174869PCA-SIFT是对传统SIFT算法的改进,由Yan Ke等人
SIFT算法纯正的MATLAB的源程序
SIFT算法的纯MATLAB源程序,原理一清二楚,不同于网络上流行的那些不能运行或者原理不清、程序杂乱的版本。
SIFT特征点算法源码分析(opencv)
SIFT特征点算法<em>源码</em>分析
计算机视觉学习12:图像内容分类(KNN算法和稠密SIFT(Dense-SIFT)以及手势识别)
KNN算法(K近邻算法) 一、KNN算法概述 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 二、KNN算法介绍 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配...
利用opencv2.4.10+VS2012和RobHess的sift特征算法实现全景图像拼接
利用opencv2.4.10+VS2012和RobHess的<em>sift</em>特征算法<em>实现</em>全景图像拼接
SIFT算法代码实现(C++、opencv3版本)
/* *copyright : 刘振-南京大学 *time : 2018.07.26 */ “pre.h” #pragma once #include &quot;stdafx.h&quot; #include &amp;lt;opencv2/opencv.hpp&amp;gt; #include&amp;lt;stack&amp;gt; #include&amp;lt;deque&amp;gt; #include &amp;lt;io.h&amp;gt; #...
SIFT学习笔记(结合matlab源码
<em>源码</em>下载地址:https://download.csdn.net/download/u014509577/11011793 一、算法流程 1、生成高斯金字塔,并由此生成差分高斯金字塔(DoG),该过程完成尺度空间的构建,以便后续的空间极值点检测。 2、稳定关键点的精确定位、去除不稳定特征点 3、稳定关键点信息分配 4、关键点匹配 二、算法中每一步的算法原理以及<em>源码</em>解释 (一)构建尺度...
SIFT的来龙去脉-&- 个人代码实现(opencv3;C++)
/* * copyright : 刘振-南京大学 * time : 2018.07.26 */ 先把标题打好—后面慢慢写,稍安勿躁~~~
使用SIFT实现图像配准
#!/usr/bin/env python''' Affine invariant feature-based image matching sample.This sample is similar to find_obj.py, but uses the affine transformation space sampling technique, called ASIFT [1]. While
【图像特征提取11】SIFT算法的原理与C源码剖析
本文转载自:http://blog.csdn.NET/luoshixian099/article/details/47377611     SIFT的原理已经有很多大牛的博客上做了解析,本文重点将以Rob Hess等人用C<em>实现</em>的代码做解析,结合代码SIFT原理会更容易理解。一些难理解点的用了☆标注。      欢迎大家批评指正!      SIFT(Scale-invariant
教你一步一步用c语言实现sift算法、上
引言:     在我写的关于<em>sift</em>算法的前倆篇文章里头,已经对<em>sift</em>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)、<em>sift</em>算法的编译与<em>实现</em>里,我也简单记录下了如何利用opencv,gsl等库编译运行<em>sift</em>程序。     但据一朋友表示,是否能用c语言<em>实现</em><em>sift</em>算法,同时,尽量不用到opencv,gsl等第三方库之类的东西。而且,Rob Hess维护的sif
在OpenCV3中SIFT,SURF等算法去哪了?
本人是在Windows 7下Anaconda 4.4配置的OpenCV,Python版本是3.6.1,如下图所示: 利用pip install opencv_python-3.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 进行安装,安装成功,import cv2没出错,但是在 进行 detector=cv2.SIFT()时显示错误:AttributeError: modul
SIFT系列01--SIFT算法OpenCV源码
#include "precomp.hpp" #include #include namespace cv { // default number of sampled intervals per octave static const int SIFT_INTVLS = 3; // default si
SIFT特征点匹配中KD-tree与Ransac算法的使用
转自:http://blog.csdn.net/ijuliet/article/details/4471311 Step1:BBF算法,在KD-tree上找KNN。第一步做匹配咯~ 1.什么是KD-tree(fromwiki) K-Dimension tree,实际上是一棵平衡二叉树。 一般的KD-tree构造过程: functionkdtree (list of points po
【特征匹配】SIFT原理与C源码剖析
本文重点将以Rob Hess等人用C<em>实现</em>的代码做解析,结合代码SIFT原理会更容易理解。一些难理解点的用了☆标注。 SIFT(Scale-invariant feature transform)即尺度不变特征转换,提取的局部特征点具有尺度不变性,且对于旋转,亮度,噪声等有很高的稳定性。本文将以下函数为参照顺序介绍SIFT特征点提取与描述方法。 1.图像预处理 2.构建高斯金字塔(不同尺度下的图像) 3.生成DOG尺度空间 4.关键点搜索与定位 5.计算特征点对应原图的位置 6.为特征点分配方向角
【opencv学习之四十一】SIFT和SUFT算法
SIFT和SUFT算法是有相关专利的,所以在opencv中属于&quot;nonfree&quot;里的,在opencv2.x.x版本可能还有保留,但是在opencv3.x.x后就没有了,需要单独下载opencv_contrib库,然后自己Cmake;相关算法的详解这里不做过多解释了,推举两个大神博客:1.小魏的修行的博客:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/detail...
基于opencv的图像拼接(一): sift特征点提取
网上有很多关于<em>sift</em>理论知识的介绍,在这里就不赘述了; 附上有关<em>sift</em>特征点提取的相关程序,需要注意的如下: 1. 使用opencv封装好的<em>sift</em>模块时, 需要加上 #include 2. SiftFeatureDetector 和 SiftDescriptorExtractor 意义不同, SiftFeatureDetector 是为提取特征点位置和角度,一般保存到keypoi
SIFT特征提取JAVA版
直接引入java工程,new SIFT()便可以获得<em>sift</em>特征
PCA-sift源码解释
 SIFT 后来有两种扩展,都用到PCA的概念。 1 PCA-SIFT    PCA-SIFT与标准SIFT有相同的亚像素位置(sub-pixel ),尺度(scale)和主方向(dominant orientations),但在第4步计算描述子的时候,它用特征点周围的41×41的像斑计算它的主元,并用PCA-SIFT将原来的2×39×39维的向量降成20维,以达到更精确的表示
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