尺度空间理论与sift算法小结 不错的。。。

一种比SIFT算法更好的特征提取及匹配算法。CVPR2011是2011年最新提出的一种特征提取算法。

图像拼接OpenCV 在Python中使用SIFT，单应性，KNN和Ransac的简单图像拼接算法。 有关完整的详细信息和说明，欢迎阅读image_stitching.pdf 。 该项目将实现基于特征的自动图像拼接算法。 当我们输入两个具有重叠场的图像时，我们期望获得宽阔的无缝全景。 我们使用尺度不变特征变换（SIFT）来提取输入图像的局部特征，使用K最近邻算法来匹配这些特征，并使用随机样本共识（Ransac）计算单应图矩阵，该矩阵将用于图像变形。 最后，我们将加权矩阵用作图像融合的遮罩。 相依性 Python 2或3 OpenCV 3 用法 python Image_Stitching [/PATH/img1] [/PATH/img2] 样本 输入图像 匹配 输出图像 其他例子 房间： 另一栋建筑：这是三个相关图像的拼接。 效果不是很好。 努力提高。

david lowe SIFT论文 Object Recognition from Local Scale-Invariant Features 中文 翻译，自己翻译的，多多支持

matlab sift，k-means等算法工具箱

基于深空探测图像的EMD-SIFT图像配准方法，尹孟征，吴雪晨，本文提出了一种基于小行星图像序列的尺度不变特征配准方法，该方法包括应用经验模态分解方法（EMD）从图像序列中提取特征，再通过

Matlab三维图像代码SIFT3D 版权所有（c）2015-2019 Blaine Rister等，有关详细信息，请参阅LICENSE。 SIFT3D是三维图像的尺度不变特征变换（SIFT）的类似物。 它利用体积数据和真实单位来检测关键点并提取其内容的可靠描述。 它还可以通过匹配SIFT3D功能并使用RANSAC算法拟合几何变换来执行3D图像配准。 所有这些都在带有Matlab包装器的跨平台C库中实现。 SIFT3D包含imutil，它是用于图像处理和线性代数的实用程序库。 该库以各种医学成像格式执行文件IO，包括DICOM和NIFTI。 内容 此代码创建以下可执行文件： kpSift3D-从单个图像中提取关键点和描述符。 regSift3D-从两个图像中提取匹配项和几何变换。 和以下库： libreg.so-通过SIFT3D功能注册图像 libsift3d.so-提取并匹配SIFT3D功能 libimutil.so-用于图像处理，回归和线性代数的实用程序库。 包括用于DICOM和NIFTI文件格式的IO功能。 它还包含一个Matlab工具箱，用于从Matlab脚本中调用库函数。 有

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吡喃二酸 带有线拟合示例和平面拟合示例的RANSAC算法的python实现。

很好的3D SIFT 特征代码。用于特征提取，特征匹配