图切RANSAC 论文中提出的图切RANSAC算法：Daniel Barath和Jiri Matas； Graph-Cut RANSAC，计算机视觉和模式识别会议，2018年。可从以下获得： CVPR教程解释了该方法。 有关单应性，基本矩阵，基本矩阵和6D姿态估计的实验，显示在2020年的RANSAC教程的相应中。 安装C ++ 要构建和安装仅C ++的GraphCutRANSAC ，请克隆或下载此存储库，然后通过CMAKE生成项目。 $ git clone https://github.com/danini/graph-cut-ransac $ cd build $ cmake .. $ make 安装Python包并编译C ++ python3 ./setup.py install 或者 pip3 install -e . 示例项目 要构建显示基本矩阵，单应性和基本矩阵

基于 sift图像拼接，matlab程序，编译成功

ransac算法随机一致性采样方法被广泛应用于影像匹配中剔除匹配点对中的误配点对，效果明显，这段代码系网友所写，详细介绍了该方法的基本原理

添加了更多成熟的应用例子。 比sift和surf算法更实用。

sift的简单代码，opencv2.4.9+vs2012

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。。。