应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现 如下图为进行测试的gakki101和gakki102，分别验证基于BFmatcher、FlannBasedMatcher等的SIFT算法，对比其优劣。为体现出匹配效果对于旋转特性的优势，将图gakki101做成具有旋转特性的效果。 基于BFmatcher的SIFT实现 BFmatcher（Brute-Force Matching）暴力匹配，应用BFMatcher.knnMatch( )函数来进行核心的匹配，knnMatch（k-nearest neighbor classification）k近邻分类算法。 kNN算法则是从训练集中找

sift实现图像匹配，精确匹配，利用vs2010和opencv实现

是一个非常经典的用sift算法提取特征点的图像拼接源代码，提供了不同的思路。。。

经典的sift算法，可以用于特征提取和配准，小伙伴们加油！！！

本人网上搜索到的最好的sift代码，只需要在matlab环境下即可实现，不含c。若不可运行，可在评论里面留言，本人立马删掉。 各个模块都很清楚，运行demo1即标出来特征点，demo2到demo4分别得到的是demo-data文件夹里面六幅图片的关键点匹配之后的图像。sift-demo.m文件中代码有误，可以忽略。

图像处理python代码附带测试图片：角点检测corner_detection.py，边缘检测margin.py，轮廓检测contour_detection.py，ORB.py，SIFT.py，SURF.py，图像拼接stitching.py

sift算法matlab实现，完整代码，实现成功，运行正常

SIFT算法的matlab实现 SIFT算法基于图像特征尺度选择的思想，建立图像的多尺度空间，在不同尺度下检测到同一个特征点，确定特征点位置的同时确定其所在尺度，以达到尺度抗缩放的目的，剔出一些对比度较低的点以及边缘响应点，并提取旋转不变特征描述符以达到抗仿射变换的目的。该算法主要包含4个步骤: (1)建立尺度空间,寻找候选点； (2)精确确定关键点,剔除不稳定点； (3)确定关键点的方向； (4)提取特征描述符。

一种运动捕捉的算法 运行速度合适 希望您喜欢下载

压缩包中包含算法实现所需的所有程序，程序所有路径都是相对路径，可直接运行！