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SIFT特征匹配，采用纯C语言实现。

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简介：
利用纯C语言编写的SIFT特征匹配算法，并避免了对OpenCV库的任何调用。 这一实现方式将结果以文本格式（txt）保存，使用Visual Studio 2013进行开发，并且包含可以直接运行的图片资源。

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  • SIFT特征匹配的C语言实现
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    本项目采用C语言实现了SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法的关键点检测与描述子计算，并在此基础上完成了图像间的特征匹配。 SIFT特征匹配纯C语言代码，不调用opencv！不调用opencv！不调用opencv！结果存为txt文件，在vs2013环境下开发，项目中包含图片可以直接运行。
     
  • 基于纯C语言的SURF特征匹配
    优质
    本研究采用纯C语言实现SURF（Speeded Up Robust Features）算法，旨在提升图像特征检测与匹配效率。通过优化关键步骤，增强算法在大规模数据集上的性能表现和实用性。 opencv移植，用C语言实现SURF特征检测，并且开源。使用vs2017进行开发，在打开图片时仅使用OpenCV功能。
     
  • 基于MATLAB的SIFT特征匹配实现
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    本研究采用MATLAB编程环境，实现了尺度不变特征变换（SIFT）算法的关键步骤，包括关键点检测、描述子生成及特征匹配。通过实验验证了其在图像配准中的高效性和鲁棒性。 MATLAB实现的SIFT特征提取完整代码，可以运行并测试，是一份不错的原始SIFT代码。
     
  • SIFT算法_SIFT特征_基于SIFT的特征点匹配_SIFT匹配_sift
    优质
    简介：SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种计算机视觉算法，用于检测和描述图像中的关键点。它通过多尺度空间生成兴趣点，并利用DoG（Difference of Gaussian）进行关键点定位与描述子构建。SIFT特征具有良好的尺度、旋转及光照不变性，在物体识别、目标跟踪等领域广泛应用，尤其在基于SIFT的特征匹配中表现出色。 这是SIFT算法的描述，其中核心代码是用于实现SIFT特征点匹配的部分。
     
  • C语言版的SURF特征匹配
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    本项目为用C语言实现的SURF（Speeded Up Robust Features）算法，旨在高效地进行图像特征点检测与描述，并完成特征匹配任务。 OpenCV移植项目采用纯C语言实现SURF特征检测功能，并完全开源。该项目在VS2017环境下开发，仅使用OpenCV进行图片打开操作。经过与原版OpenCV的对比测试，其匹配效果基本一致，可供参考和借鉴。
     
  • SIFT特征匹配(Matlab版本).rar
    优质
    本资源提供了基于Matlab实现的SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法代码，用于图像特征检测与匹配。适用于计算机视觉和图像处理研究。 该代码经过亲测非常好用，能够提取两幅图像的同名点，并进行筛选。筛选后的精度很高，适用于两幅图像配准和拼接成一幅完整图像，效果出色。可以直接在main函数中使用以调用所有必要的功能，操作简便快捷。此外，代码注释非常详细，无论是学习还是工作中都非常适用。
     
  • SIFT特征的提取与匹配
    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。
     
  • 基于SIFT的特征点提取与匹配实现
    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。
     
  • SURF与SIFT特征点图像匹配实例
    优质
    本项目详细介绍了如何使用SURF和SIFT算法进行图像特征点检测及匹配的过程，并提供了相应的代码示例。通过这些技术，可以实现高效的图像检索、目标识别等应用功能。 这段代码是基于OpenCV3.1的例程改编而来，能够实现通过SURF/SIFT特征点进行图像匹配的功能。原版例程位于opencv_contrib\modules\xfeatures2d\samples\surf_matcher.cpp文件中。 运行此代码需要满足以下条件：使用VS2013和OpenCV3.1，并且要单独编译与该版本兼容的opencv_contrib模块。有关如何编译的具体方法，可以参考相关文档或在线资源进行学习。