sift算法图片

1. sift算法是什么

Sift算法是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。

这一算法的灵感也十分的直观，人眼观测两张图片是否匹配时会注意到其中的典型区域（特征点部分），如果我们能够实现这一特征点区域提取过程，再对所提取到的区域进行描述就可以实现特征匹配了。

sift算法的应用

SIFT算法目前在军事、工业和民用方面都得到了不同程度的应用，其应用已经渗透了很多领域，典型的应用如下：物体识别；机器人定位与导航；图像拼接；三维建模；手势识别；视频跟踪；笔记鉴定；指纹与人脸识别；犯罪现场特征提取。

2. sift算法用python2.7程序及运行

错误：45.txt没有找到。
里面放的是特征。
在process_image那里应该调用sift.exe生成了45.txt啊。

3. sift算法必须用到.pgm图片吗

1. SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；
2. 独特性（Distinctiveness）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的SIFT特征向量；
4. 高速性，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，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。

4. 在计算机视觉中，用SIFT算法，下面这幅图是怎么画出来的啊[email protected]

sift中keypoint的descriptor是128的维的向量，你要画这个干吗。一般都是用这个descriptor来进行特征点匹配

5. 在MATLAB的sift算法中，怎么用一个模板与多幅图像进行匹配

(1) 尺度不变特征变换（SIFT算法）概要

是一种计算机视觉的算法，用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。

此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。此算法有其专利，专利拥有者为 英属哥伦比亚大学。

局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，SIFT 特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。 对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性，它们是高度显着而且相对容易撷取，在母数庞大的特征数据库中，很容易辨识物体而且鲜有误认。使用 SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高，甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。

(2 ) Matlab代码主要功能函数如下： match.m：测试程序

功能：该函数读入两幅（灰度）图像，找出各自的 SIFT 特征, 并显示两连接两幅图像中被匹配的特征点（关键特征点（the matched keypoints）直线（将对应特征点进行连接）。判断匹配的准则是匹配距离小于distRatio倍于下一个最近匹配的距离（ A match is accepted only if its distance is less than distRatio times the distance to the second closest match. 该程序返回显示的匹配对的数量。（ It returns the number of matches displayed.） 调用实例： match('desk.jpg','book.jpg');

( 假如，想测试一个含有一本书的桌面的图像 和一本书的图像之间特征匹配） 调用方法和参数描述：略。 注意：（1）图像为灰度图像，如果是彩色图像，应该在调用前利用rgb2gray转换为灰度图像。

（2）参数distRatio 为控制匹配点数量的系数，这里取 0.6，该参数决定了匹配点的数量，在Match.m文件中调整该参数，获得最合适的匹配点数量。 sift.m :尺度不变特征变换（SIFT算法）的核心算法程序

功能：该函数读入灰度图像，返回SIFT 特征关键点（ SIFT keypoints.） 调用方法和参数描述：

调用方式：[image, descriptors, locs] = sift(imageFile) 输入参数（ Input parameters）:

imageFile: 图像文件名.

输出或返回参数（ Returned）:

image: 是具有double format格式的图像矩阵

descriptors: 一个 K-by-128 的矩阵x, 其中每行是针对找到的K个关键特征点（the K keypoints）的不变量描述子. 这个描述子（descriptor）是一个拥有128个数值并归一化为单位长度向量.

locs: 是K-by-4 矩阵, 其中的每一行具有四个数值，表示关键点位置信息 (在图像中的行坐标，列坐标（row, column) ，注意，一般图像的左上角为坐标原点）, 尺度scale，高斯尺度空间的参数，其中该参数也决定了frame(结构）确定的图像disk的大小, 最后一个参数是方向orientation). 方向参数的范围是[-PI, PI] 单位为弧度.

appendimages.m: 该函数创建一个新的图像分别包含两个匹配的图像和他们之间

的匹配对的连接直线. (3) 实际案例执行结果：

程序代码使用matlab和c混合编程。用matlab打开文件中的sift_match.m文件，并执行。如下图所示：

6. 如何计算sift每幅图像提取多少特征点

一、特征点（角点）匹配
图像匹配能够应用的场合非常多，如目标跟踪，检测，识别，图像拼接等，而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了，所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系，从而确定两幅图像的位置关系。
角点匹配可以分为以下四个步骤：
1、提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。
2、提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进行描述，如梯度直方图，局部随机二值特征等。检测子和描述子的常用提取方法有：sift，harris，surf，fast，agast，brisk，freak，brisk，brief/orb等。
3、匹配：通过各个角点的描述子来判断它们在两张图像中的对应关系，常用方法如 flann等。
4、消噪：去除错误匹配的外点，保留正确的匹配点。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等。
二、SIFT匹配方法的提出
为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点，SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式：取一幅图像中的一个SIFT关键点，并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T，则接受这一对匹配点。因为对于错误匹配，由于特征空间的高维性，相似的距离可能有大量其他的错误匹配，从而它的ratio值比较高。显然降低这个比例阈值T，SIFT匹配点数目会减少，但更加稳定，反之亦然。
Lowe推荐ratio的阈值为0.8，但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅图片进行匹配，结果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之间最佳，小于0. 4的很少有匹配点，大于0. 6的则存在大量错误匹配点，所以建议ratio的取值原则如下:
ratio=0. 4：对于准确度要求高的匹配；
ratio=0. 6：对于匹配点数目要求比较多的匹配；
ratio=0. 5：一般情况下。
三、常见的SIFT匹配代码
1、vlfeat中sift toolbox中的vl_ubcmatch.c使用的是普通的欧氏距离进行匹配（该SIFT代码贡献自Andrea
Vedaldi）。
2、Lowe的C++代码中使用的是欧氏距离，但是在matlab代码中为了加速计算，使用的是向量夹角来近似欧氏距离：先将128维SIFT特征向量归一化为单位向量（每个数除以平方和的平方根），然后点乘来得到向量夹角的余弦值，最后利用反余弦（acos函数）求取向量夹角。实验证明Lowe的办法正确率和耗时都很不错。
同样，也可以采用knnsearch函数求最近点和次近点：knnsearch采用euclidean距离时得到的结果与lowe采用的近似方法结果几乎一致，正好印证了模拟欧氏距离的效果。
3、Rob Hess的OpenSIFT采用了KDTREE来对匹配进行优化。
4、CSDN大神v_JULY_v实现了KDTREE+BBF对SIFT匹配的优化和消除错误匹配：从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法
- 结构之法 算法之道 - 博客频道 - CSDN.NET。
5、OpenCV中features2d实现的SIFT匹配有多种matcher：VectorDescriptorMatcher，BFMatcher（Brute-force descriptor matcher），FernDescriptorMatcher，OneWayDescriptorMatcher，FlannBasedMatcher 等等。目前只知道采用knnsearch，提供了多种距离度量方式，具体区别不懂。

7. 新手求教 用sift处理后的图片得到的特征矩阵大小为什么不相同

卷积矩阵越大，可视范围越大，也就是处理后得到的信息越多，但会增加网络的参数，使网络速度变慢，矩阵小的话，可视范围小，但网络速度快，所以要选取适当的大小，一般是3×3，5×5，7×7这几种大小

8. 我想问下 用SIFT提取的特征点 也就是关键点是些什么点 这些点中有角点或者圆心么

第一个为题：SIFT算法里面把角点，边缘点看做了不稳定的点，是需要去除的。所以提取不到角点；
匹配问题：只要找到了两幅图片的角点坐标，那么对两幅图片进行拼接，对应点连线即可，这里面也就涉及到一个坐标变换的问题。

9. C++中基于opencv的sift算法中用高斯金字塔对图片进行处理，该怎么把经高斯金字塔处理的图片每一张都显示

buildGaussianPyramid 函数的输出 pyr 就是高斯金字塔了 ，直接imshow(pyr[i])，应该就可以了