自学SIFT算法后写的一个demo，适合初学者或者想深入了解这个算法的人。 SIFT，即尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform，SIFT)，是用于图像处理领域的一种描述子。SIFT算法在一定程度上可解决： 1. 目标的旋转、缩放、平移（RST） 2. 图像仿射/投影变换（视点viewpoint） 3. 光照影响（illumination） 4. 目标遮挡（occlusion） 5. 杂物场景（clutter） 6. 噪声

针对目标识别过程中识别精度不高、实时性不好的问题，提出基于尺度不变特征转换（SIFT）算法的改进算法，该算法通过研究传统的SIFT算法特征匹配正确率不高、匹配耗时过长的问题，结合Harris算子角点检测特性提出改进，在高斯差分尺度空间内直接检测角点，使得提取的特征点数目减少，计算量降低，特征点提取的显著性提高；同时使用RANSANC方法进行特征匹配约束，减少误匹配，进一步提升目标识别的正确率。为了验证提出算法的有效性，通过MATLAB对算法在尺度变化和噪声等复杂情况下的匹配效果进行实验验证，结果表明，改进的SIFT算法匹配用时大大降低、误匹配较少，匹配正确率提高，具有较强的鲁棒性，可以准确识别目标，具有良好的目标识别能力。

特征点检测与匹配，SIFT算法的纯MATLAB源程序，原理一清二楚

opencv实现的SIFT算法源码，包含图像的SIFT特征提取算法，以及图像之间的基于SIFT特征的匹配算法

PopSift是在CUDA中SIFT算法的一种实现

本资源是SIFT的实现代码，都是利用opencv和C++写的， 其中一个项目，利用opencv接口实现 另外一个项目是利用opencv的源代码，自己写了一个接口，欢迎大家下载学习交流。

设计的架构通过基于特征和关键点拼接两个视频输入来生成具有更宽视野的视频。 架构经过优化，可以实时生成输出。 该系统大致可以分为三个子系统： * 预处理 * 基于 SIFT 的特征提取 * 框架拼接

超级详细的图像匹配 matlab源程序 直接下载 直接运行就可以 非常好

David G.Lowe的SIFT算法c++实现

针对双目视觉测量中的立体匹配问题，提出了一种基于主成分分析(PCA)算法和尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法相结合的双目视觉立体匹配新方法。该系统以GSI 编码点为特征点，利用双目相机对以散斑为背景的编码标识板进行成像，利用PCA 算法与SIFT 算法结合的新算法对采集的图像进行特征提取与匹配解算。可实现对GSI 编码点特征的准确提取和立体匹配,并测量出不同位姿下特征点之间的精确位移。实验验证部分引入GSI 编码技术并在行程为1000 mm×1000 mm 二维高精度平移台上进行，实际测得位移的绝对误差在5×10