matlab中实现sift算法 sift尺度不变 sift特征点

第一个代码“vijay_ti_1”将提取图像中每个关键点的 SIFT 关键点和描述符向量。 对于此代码，只需要一张输入图像，在执行完整的 SIFT 算法后，它将生成关键点、关键点位置及其方向和描述符向量。 第二个代码 'vijay_ti_2' 将首先生成原始图像的关键点，然后要求用户选择是否要增加图像强度或减少它或更改 sigma(scale) 的值或是否要旋转图像。 因此，转换后的图像将作为第二张图像并计算其关键点和描述符。在最后一步，此代码将给出这两个图像之间匹配的关键点数及其在命令窗口中的百分比。

Sift尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform）图像特征提取，Step1：构建金字塔模型-对于各组图像而言，不同层采用不同高斯核函数进行滤波模糊化，各组所用sigma相同。Step2：高斯差分模型，两个高斯模型的差。Step3：计算关键节点。Step4：关键点定位---相位信息。Step5：关键点特征。

sift的简单代码，opencv2.4.9+vs2012

PythonSIFT 这是在 NumPy 的帮助下完全在 Python 中完成的 SIFT（David G. Lowe 的尺度不变特征变换）的实现。 此实现基于OpenCV实现，并返回OpenCV KeyPoint对象和描述符，因此可以用作OpenCV SIFT的直接替代。 该存储库旨在帮助计算机视觉爱好者了解 SIFT 背后的细节。 2020/2/11 更新 PythonSIFT 已在 Python 3 中重新实现（并大大改进！）。您可以在legacy分支中找到原始 Python 2 版本。 但是，我强烈建议您使用master （新的 Python 3 实现）。 好多了。 依赖关系 Python 3 NumPy OpenCV-Python 最后使用Python 3.8.5 、 Numpy 1.19.4和OpenCV-Python 4.3.0成功测试。 用法 import cv2

sift特征在基于内容的图像相似性检索中应用的实现，尺度不变性，旋转不变性程序实现的核心代码，可以直接运行

用了挺长时间自己写的，不是前段时间网上流传的运行在linux上的那个。