报告（全英文）图像处理-图片找不同Find the differences of the two images #Matlab下调用Python接口#SIFT算法应用 博客链接： https://blog.csdn.net/qq_34243930/article/details/85316240

图像处理经典论文合集，最经典的论文，计算机图形学和计算机视觉必看论文

sift图像匹配的纯matlab代码，研究图像配准的可以用这个

bag-of-words- 基于opencv-python的sift、kmeans、bow图像检索 需要配置opencv、sklearn、scipy、numpy 创建两个文件夹就行 默认图像训练文件名为dataset 我用的是101_ObjectCategories图片集 所以在读入图片时做了更改 默认查找图像文件名为query 用命令行执行python findFeatures.py -t dataset/ 开始生成模型 用命令行执行python search.py -i query/target.jpg 查找目标图片

Qt + msvc2010

SIFT图像处理算法，可对灰度图像和彩色图像进行图像匹配。

基于sift算法的图像拼接MATLAB程序，图像拼接是一项应用广泛的图像处理技术。根据特征点的相互匹配，可以将多张小视角的图像拼接成为一张大视角的图像，在广角照片合成、卫星照片处理、医学图像处理等领域都有应用。早期的图像拼接主要是运用像素值匹配的方法。后来，人们分别在两幅图像中寻找拐点、边缘等稳定的特征，用特征匹配的方法拼接图像。本实验根据Matthew Brown (2005) 描述的方法，实现多张生活照的拼接。

计算机视觉的实验，Python写的代码，萌新代码，勿喷，仅仅只是方便没时间写实验的朋友，直接用python打开就能运行

Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。 总体来说，Sift算子具有以下特性： （1）Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉变化、仿射变换也保持一定程度的稳定性。 （2）独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。 （3）多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量Sift特征向量。 （4）速度相对较快，经优化的Sift匹配算法甚至可以达到实时的要求。 （5）可扩展性强，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。

SIFT特征匹配纯C语言代码，不调用opencv！不调用opencv！不调用opencv！结果存为txt，vs2013开发，里面有图片直接运行。