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

使用matlab进行RANSAC直线检测。在一堆随机点中隐藏一条直线，通过RANSAC方法检测出来。RANSAC方法不保证每次都能找到最优的直线。尝试的次数越多，成功的概率越大。

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

基于ZC702 Zynq的SURF/SIFT图像拼接算法的实现系列最新的论文！

此思维导图为本人目前阅读的2019-2021年关键词为RANSAC的部分关于图像配准的论文小结，侵权删，如若发现问题请联系本人进行修改QQ:977043768，感谢

基于自适应Dense-SIFT的大规模图像检索

传统的mean-shift 跟踪算法不能跟踪目标的旋转、缩放运动, 且常常因此造成定位不准. 鉴于此, 将尺度不变 特征变换(SIFT) 特征检测融入到mean-shift 跟踪过程, 提出SIFT 特征点的尺度变化与目标的尺度变化成正比, 特征 点主方向变化与目标旋转角度一致, 给出了基于SIFT 特征的自适应目标尺度、方向计算方法, 且利用带方向、可变 带宽的椭圆核改进传统的mean-shift 跟踪方法. 实验表明, 该算法能够较好地跟踪目标的旋转、缩放运动, 定位也更 准确.