sift提取特征描述子，对图像进行处理，利用os.system()函数执行sift.exe文件

基于C++的基本库实现了SIFT特征提取与匹配，不需调用如OpenCV等库函数。本代码基于ezSIFT代码，在其基础上进行了一定程度的简化优化，同时调整了代码结构并添加了注释。

只看不练假把式。此 SIFT 特征检测源码 400+行，你可以挖掘到很多实现细节，甚至资料中找不到细节，或者是看文章看不懂的地方，值要细细研究代码，你就能恍然大悟。

基于SIFT特征提取和K-means分类模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于SIFT特征提取和K-means分类模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于SIFT特征提取和K-means分类模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf

C++环境下的SIFT特征提取代码，可以对BMP图像文件进行特征值的提取。

我就废话不多说，直接上代码吧！ # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from find_obj import filter_matches,explore_match from matplotlib import pyplot as plt def getSift(): ''' 得到并查看sift特征 ''' img_path1 = '../../data/home.jpg' #读取图像 img = cv2.imread(img_path1) #转换为灰度图 gray= cv2.cvtCo

针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题，提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。对双目摄像机进行标定获取相关参数，再获取参考图和待匹配图；利用SIFT算法对两幅图像进行匹配，同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线，将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点是否在曲线上，从而剔除误匹配点，以达到提高精度的目的。实验结果表明，该算法优于SIFT算法，可以有效地剔除误匹配点，比SIFT算法匹配精度提高约12%，解决了SIFT算法在水下双目立体匹配中误匹配率高的问题。

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

视频讲解：http://www.bilibili996.com/Course?id=2950814000235

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