使用SIFT或者SURF特征进行图像匹配，实现语言为python2.7+opencv3.1，代码有注释，有文档说明，并配有测试图像资源

OpenCV3.0实现SIFT特征提取+RANSAC剔除误匹配点，首先进行提取SIFT特征点。然后再通过RANSAC剔除误匹配点

具体使用，请参看博文10，里面有详细的使用介绍。

具体使用，请参看博文10，里面有详细的使用介绍。

关于SIFT的几篇改进的文章 1.A comment on “a fast parallel algorithm for thinning digital patterns 2.Copy image detection based on local keypoints 3.Dimension reduction based SPM for image classification 4.Key point reduction in SIFT descriptor used by subtractive clustering 5.optimization matching algorithm based on improved harris and sift 6.The SIFT image feature reduction method using the histogram intersection kernel

SIFT基于特征点配准算法的matlab实现，可以直接运行，运行方法参见run_demo； SIFT是一种经典算法，原理可查看wiki

sift 几篇英文文献 sift 几篇英文文献 sift 几篇英文文献

SIFT代码实现。本代码是通过Matlab实现了SIFT。可以作为理解SIFT原理以及把握过程细节的参考。与博文《SIFT代码V1版本（Matlab）实现以及思考的问题》配套。

本原码是用C语言实现的SIFT算法，可以提取SIFT特征和利用SIFT特征进行图像拼接和全景图构造，只需进行一些简单的OPENCV配置，就可以顺利运行。

SIFT算法的MATLAB源码，不使用sift_win32，根据论文一步一步编写，对于学习理解SIFT算法有重要意义。建议单步执行学习。