基于SIFT特征点提取和RASIC算法实现全景图像拼接python源码(课程大作业).zip SIFT特征点提取和RASIC算法 OpenCV+Python图像拼接（全景图片拼接技术） 基于SIFT特征点提取和RASIC算法实现全景图像拼接python源码(课程大作业).zip SIFT特征点提取和RASIC算法 OpenCV+Python图像拼接（全景图片拼接技术） 基于SIFT特征点提取和RASIC算法实现全景图像拼接python源码(课程大作业).zip SIFT特征点提取和RASIC算法 OpenCV+Python图像拼接（全景图片拼接技术） 基于SIFT特征点提取和RASIC算法实现全景图像拼接python源码(课程大作业).zip SIFT特征点提取和RASIC算法 OpenCV+Python图像拼接（全景图片拼接技术） 基于SIFT特征点提取和RASIC算法实现全景图像拼接python源码(课程大作业).zip SIFT特征点提取和RASIC算法 OpenCV+Python图像拼接（全景图片拼接技术）

计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对

用python3编写的关于用SIFT特征点进行匹配的函数

这是我见过的最详细和易懂的SIFT算法详解，在这里首先感谢该文档的作者。 待有空将整理成自己语言写成博客，期待得到同行指导和相互交流

视频演示：http://www.bilibili996.com/Course?id=2848892000230

360度全景图拼接，利用sift算法提取特征点，图像变换，融合图像，进而形成全景图。效果不是很好，本程序仅供参考，目的是为了了解全景图拼接步骤，过程，希望经过个人修改得到好的结果，共同学习

只用OpenCV，五行搞定SIFT特征点检测（除了预编译头，读图，显示，就五行）。一行一分，有运行结果截图。 运行环境 VS2008/VS2010 + OpenCV2.3.1 声明： 代码很短，为截图，请下载后自行敲到工程里。 代码不包含特征点匹配，请自行琢磨。 原始的SIFT特征点检测代码（http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/）要依赖好几个库，还需要OpenCV,调用繁琐，而且速度也一般。 为了大家考虑，建议使用原始代码练习一下,但愿大家都不下载此资源；如果只想图个方便，就请付出代价，下载此资源。

为消除视频序列之间的冗余信息，以简单的摘要形式表达视频的主要内容，提出了一种基于视频序列的图像拼接方法。首先，采用改进的帧间聚类算法提取视频的关键帧；其次，利用SIFT算法提取关键帧的特征点，采用最近邻算法进行特征点匹配，通过引导互匹配法和投票过滤法提高匹配精度；再次通过RANSAC鲁棒估计算法得到所选帧间的单映矩阵，并使用LM非线性迭代算法对单映矩阵进行精炼。最后，利用级联单映矩阵结合加权融合算法实现了视频序列的无缝拼接，实验效果较为理想。

基于SIFT特征点的图像拼接接口，内包含SIFT开源库，利用RANSAC算法筛选特征点以计算变换矩阵。接口采用opencv 2.4.11实现

1 该代码改编至opencv3.1的例程，可以实现根据SURF/SIFT特征点进行图像匹配，原例程路径为：opencv_contrib\modules\xfeatures2d\samples\surf_matcher.cpp。 2. 代码运行环境：VS2013,opencv3.1，且需要单独编译与该版本匹配的opencv_contrib。编译方法请参考http://livezingy.com/compile-opencv-and-opencv_contrib/