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SIFT-MATLAB:利用SIFT描述符进行特征提取与匹配

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简介:
SIFT-MATLAB项目专注于通过MATLAB实现基于SIFT(尺度不变特征变换)的关键点检测和描述子生成,用于图像中的特征提取及匹配任务。 SIFT-MATLAB 使用 SIFT 描述符提取和匹配特征的代码结构如下: - main.m:程序入口点。 - sift.m:调用基于各种开源软件(OSS)的 SIFT 程序脚本。 - siftmatch.m:根据欧氏空间中的距离匹配 SIFT 描述符。 - showkeys.m:显示 SIFT 描述符。 实验结果样本包括提取的 SIFT 描述符和匹配的 SIFT 特征。使用以下命令克隆存储库: ``` git clone https://github.com/DzReal/SIFT-MATLAB.git ``` 注意:此程序在 MacOS 上无法运行,请选择 Windows 系统。

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客服
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  • SIFT-MATLABSIFT
    优质
    SIFT-MATLAB项目专注于通过MATLAB实现基于SIFT(尺度不变特征变换)的关键点检测和描述子生成,用于图像中的特征提取及匹配任务。 SIFT-MATLAB 使用 SIFT 描述符提取和匹配特征的代码结构如下: - main.m:程序入口点。 - sift.m:调用基于各种开源软件(OSS)的 SIFT 程序脚本。 - siftmatch.m:根据欧氏空间中的距离匹配 SIFT 描述符。 - showkeys.m:显示 SIFT 描述符。 实验结果样本包括提取的 SIFT 描述符和匹配的 SIFT 特征。使用以下命令克隆存储库: ``` git clone https://github.com/DzReal/SIFT-MATLAB.git ``` 注意:此程序在 MacOS 上无法运行,请选择 Windows 系统。
  • SIFT
    优质
    本文章介绍了如何使用SIFT算法进行图像特征的检测、描述和匹配。通过学习该技术,读者能够掌握高效的图像识别方法。 该程序使用OpenCV库函数实现SIFT特征点提取及匹配功能,并包含两组图片用于测试。程序配置环境为OpenCV 2.4.9与Visual Studio 2013。
  • SIFT
    优质
    SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种在计算机视觉中广泛使用的算法,用于检测和描述图像中的关键点。它能够有效地识别图片中不变的特征,并提取出具有区分度的描述子,即使面对尺度、旋转变化或光照影响也能保持稳定性能,是物体识别与匹配领域的关键技术之一。 SIFT描述子提取在VS2008和OpenCV 2.4环境下编译通过。文件中包含了所需的dll与lib文件,可以直接使用。
  • C++基本库SIFT
    优质
    本项目运用C++标准库实现图像中尺度不变特征变换(SIFT)的关键点检测与描述子计算,并基于此完成图像间的特征匹配。 基于C++的基本库实现了SIFT特征提取与匹配,无需调用如OpenCV等外部库函数。本代码是在ezSIFT代码的基础上进行了一定程度的简化优化,并调整了代码结构,同时添加了注释。
  • Python使OpenCVSIFT
    优质
    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库,实现图像中的SIFT(尺度不变特征变换)关键点检测与描述子生成,并进一步完成基于FLANN的方法进行特征匹配。 本段落详细介绍了如何使用Python结合OpenCV库实现SIFT特征提取与匹配,并提供了示例代码供参考学习。对于对此话题感兴趣的读者来说,这是一篇非常有帮助的文章。
  • Python使OpenCVSIFT
    优质
    本项目利用Python语言结合OpenCV库,实现图像中SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征点检测、描述子生成及基于BFMatcher的特征匹配。 本段落实例展示了如何利用OpenCV实现SIFT特征提取与匹配的代码,供参考。 1. SIFT 1.1 sift定义:SIFT即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform),是一种用于图像处理领域的描述方法。这种描述具有尺度不变性,并能在图像中检测出关键点,属于局部特征描述子的一种。 1.2 sift算法介绍:SIFT由David Lowe在1999年提出,在2004年进一步完善。作为一种数字图像的特征描述手段,SIFT非常流行且被广泛应用;许多人对其进行了改进和优化,从而衍生出了多种变种形式。需要注意的是,SIFT已经申请了专利保护。
  • HarrisSIFT方法
    优质
    本文介绍了Harris角点检测算法及其在图像处理中的应用,并深入探讨了SIFT(尺度不变特征变换)算法的原理和实现过程,重点分析了两种方法在特征提取及匹配上的优劣。 计算机视觉中的局部图像描述子可以通过Python实现Harris角点检测、特征匹配以及SIFT特征检测与匹配功能,并且可以直接运行。项目包含VLFeat工具包的SIFT部分。
  • 使MATLABSIFT
    优质
    本教程详细介绍如何利用MATLAB软件包高效地提取图像中的尺度不变特征变换(SIFT)关键点和描述符,适用于计算机视觉领域研究与应用。 MATLAB提取SIFT特征涉及使用该软件的特定函数来识别图像中的关键点及其描述符。这一过程是计算机视觉领域的一个重要步骤,常用于物体识别、目标跟踪及三维重建等任务中。在进行这项操作时,用户需要熟悉相关的算法原理,并正确配置和调用MATLAB提供的工具箱或自定义代码实现SIFT特征的提取与匹配功能。
  • 基于SIFT实现
    优质
    本项目采用SIFT算法进行图像中的关键特征点检测和描述,并通过高效的匹配策略来识别不同视角下的同一物体或场景,适用于图像检索、目标跟踪等领域。 使用OpenCV实现SIFT算法,完成特征点提取和匹配,程序可正常运行。
  • SIFT及两图间的
    优质
    本项目探讨了利用SIFT算法进行图像中关键特征点的检测与描述,并实现两张图片间特征点的高效匹配,以支持进一步的图像识别和配准工作。 SIFT特征点提取代码以及对两幅图像进行特征点匹配的实现可用于图像拼接等功能。该功能既有C语言版本也有MATLAB版本的代码可供使用。