适用于双目测距，图像匹配，障碍物识别等。基于SIFT算法，快速匹配，得到各匹配点的偏移量，经过筛选后，精确度较高，因而也能得到物体与摄像头之间的距离。 匹配率很高。

使用MATLAB完成基于SIFT以及HARRIS和NCC算法的图像特征匹配，代码可以完整运行

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.

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

改进的基于SIFT和RANSAC的图像配准方法 精灵论文

大名鼎鼎的David Lowe从尺度不变关键点中提取的图像特征，SIFT算法原文

lowe04年关于SIFT的论文IJCV2004 Distinctive image features from scale invariant keypoints的翻译，完全自己翻着金山词霸翻译的。

本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、SIFT 1.1、sift的定义 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。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 1.2、sift算法介绍 SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善 。SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红最火的一种，许多人对SIFT进行了改进，诞生了SIFT的一系列变种。SIFT已经申请了专利（所以现在

在学习数字图像处理的过程中，通过查阅书籍和网站对Sift特征检测算法原理进行整理，在此分享给有需要的同学。

【交通标志识别】基于SIFT特征实现交通标志识别matlab源码含GUI.md