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SIFT特征(Scale-invariant feature transform,尺度不变特征转换)是一种电脑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。
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一个用C++来修改的SIFT算法,可以查看源码有一些中文注释 交流学习
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Visual C++实现sift算法,可以看到效果图,和大家分享。
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Sift算子最早是由D.G.Lowe于1999年提出的,当时主要用于对象识别。
2004年D.G.Lowe对该算子做了全面的总结,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子sift(Scale Invariant Feature Transform)算子,即尺度不变特征变换。
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