SIFT 模块匹配算法,包过DAVID LOWE 的几篇文章和代码和两篇中文文章.

应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现 如下图为进行测试的gakki101和gakki102，分别验证基于BFmatcher、FlannBasedMatcher等的SIFT算法，对比其优劣。为体现出匹配效果对于旋转特性的优势，将图gakki101做成具有旋转特性的效果。 基于BFmatcher的SIFT实现 BFmatcher（Brute-Force Matching）暴力匹配，应用BFMatcher.knnMatch( )函数来进行核心的匹配，knnMatch（k-nearest neighbor classification）k近邻分类算法。 kNN算法则是从训练集中找

C#的sift代码

sift实现图像匹配，精确匹配，利用vs2010和opencv实现

是一个非常经典的用sift算法提取特征点的图像拼接源代码，提供了不同的思路。。。

sift.py、test5_sift.py、harris.py harris角点检测就是顺带放在里面用于做对比

Thomas F. El-Maraghi 的SIFT tutorial 完整版 我发现版上有些是不完整的，特此共享

经典的sift算法，可以用于特征提取和配准，小伙伴们加油！！！

ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种快速特征点提取和描述的算法。这个算法是由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为“ORB：An Efficient Alternative to SIFTor SURF”的文章中提出。ORB算法分为两部分，分别是特征点提取和特征点描述。特征提取是由FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法发展来的，特征点描述是根据BRIEF（Binary Robust IndependentElementary Features）特征描述算法改进的。

关于sift的局部视觉特征匹配，可直接在matlab中打开即可运行