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SIFT和SURF原始论文01-18收集了介绍SIFT算法和SURF算法的原始文献，以及这些算法的中文解析。经典sift算文lowe09-06lowe2004年写的论文，很有参考价值，读完后感觉很好，与大家…
Sift原始论文：Lowe,DavidG.(1999)."Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures"(PDF).ProceedingsoftheInternationalConferenceonComputerVision.2.pp.1150–1157.doi:10.1109/ICCV.1999.790410.
上图的论文中，第一、第二篇是SIFT、第三篇是近似最近邻搜索算法FLANN（如今并入了OpenCV）、第四和第七篇研究图像拼接（与AutoStitch相关）。下图为DavidLowe论文引用数直方图，可见每年都有近万的引用量，在2014年、2015年达到顶峰：
本文主要依据原始论文和网络上相关专业分析，对SIFT特征提取的算法流程进行简单分析。由于涉及到的知识概念较多，本人能力经验有限，如果有错误的地方麻烦帮助指出，大家一起维护文档的正确性；有一些内容和图片来自网络，文章最后会给出原文地址，侵删。
一、SIFT简介SIFT是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。本文参考DavidLowe老兄2004年发表的论文——DistinctiveImageFeaturesfromScale-InvariantKeypoints进行详细的叙述...
Forimagematchingandrecognition,SIFTfeaturesarefirstextractedfromasetofref-erenceimagesandstoredinadatabase.Anewimageismatchedbyindividuallycomparingeachfeaturefromthenewimagetothispreviousdatabaseandfindingcandidatematch-ingfeaturesbasedonEuclideandistanceoftheirfeaturevectors.
image：原始图像的灰度图sigma=1.6：论文作者根据经验设置的对原始图像进行模糊的高斯滤波器的标准差。assumed_blur=0.5：一张图片本来也是具有一定的模糊，默认为0.5.论文作者通过实验发现，对原始图像放大2倍，识别效果更佳，所以先对图像放大2
OpenCVSIFT算文与pythonnumpy实现.ClassforextractingkeypointsandcomputingdescriptorsusingtheScaleInvariantFeatureTransform(SIFT)algorithmbyD.Lowe[145].[145]DavidG.Lowe.Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints.Int.J.Comput.Vision,60(2):91–110,November2004.刚把python代码debug完...
一代传奇SIFT算法专利到期！.每一个学习OpenCV的人恐怕都被安利过跑一跑SIFT（Scale-invariantfeaturetransform尺度不变特征变换）图像特征匹配，即使图像有旋转、模糊、尺度的变化，即使使用不同的相机，即使图像拍摄的角度不同，SIFT总能检测到稳定的特征点...
SIFT和SURF原始论文SIFTSURF图像特征所需积分/C币:50浏览量·185RAR11.16MB2015-01-1811:29:00上传身份认证购VIP最低享7折!立即下载开通VIP（低至0.43/天）100%中奖评论…
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上图的论文中，第一、第二篇是SIFT、第三篇是近似最近邻搜索算法FLANN（如今并入了OpenCV）、第四和第七篇研究图像拼接（与AutoStitch相关）。下图为DavidLowe论文引用数直方图，可见每年都有近万的引用量，在2014年、2015年达到顶峰：
本文主要依据原始论文和网络上相关专业分析，对SIFT特征提取的算法流程进行简单分析。由于涉及到的知识概念较多，本人能力经验有限，如果有错误的地方麻烦帮助指出，大家一起维护文档的正确性；有一些内容和图片来自网络，文章最后会给出原文地址，侵删。
一、SIFT简介SIFT是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。本文参考DavidLowe老兄2004年发表的论文——DistinctiveImageFeaturesfromScale-InvariantKeypoints进行详细的叙述...
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