NxN矩阵的sift描述符列表

是指在计算机视觉领域中，使用尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）算法对一个NxN大小的矩阵进行特征提取，并生成一个描述该矩阵特征的列表。

SIFT算法是一种用于图像特征提取和匹配的经典算法，它能够在不同尺度和旋转下提取出具有良好鲁棒性的特征点。通过对图像进行高斯模糊、差分运算、关键点检测、方向分配和特征描述等步骤，SIFT算法能够提取出具有唯一性和稳定性的特征描述符。

NxN矩阵的sift描述符列表可以用于图像识别、目标跟踪、图像拼接等应用场景。通过比较不同图像的SIFT描述符列表，可以进行图像匹配和相似性度量，从而实现图像检索和目标识别。

腾讯云提供了一系列与图像处理和计算机视觉相关的产品和服务，可以用于处理NxN矩阵的SIFT描述符列表。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址：

腾讯云图像处理（Image Processing）：提供了图像识别、图像审核、图像搜索等功能，可用于处理和分析SIFT描述符列表。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ti
腾讯云人工智能机器学习（AI Machine Learning）：提供了丰富的机器学习和计算机视觉算法，可用于进一步处理和分析SIFT描述符列表。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/aiml
腾讯云云服务器（Cloud Virtual Machine）：提供了高性能的云服务器实例，可用于部署和运行图像处理和计算机视觉相关的应用程序。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

大咖问答——计算机视觉的原理和最佳实践，你知道多少？

人脸识别、文字识别、图像处理、图像识别

相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。【分享嘉宾介绍】 image.png 范锦腾讯云资深技术专家冀永楠腾讯云资深技术专家陈琪华图在线高级产品经理卓伟腾讯云高级研发工程师周吉成腾讯云高级产品经理【问答内容】 1. 图像识别系统的原理和应用方法 2. 腾讯云API搭建图像识别应用的优势？ 3. 人脸识别技术在各领域的解决方案 4. 文字识别的技术难点 5. 搭建人

浏览 907提问于2019-04-12

5回答

密集筛分vs筛分？

computer-vision、sift

密集sift实现与sift相比有什么不同？两者的优点/缺点是什么？我特别讨论的是VLFeat实现。

浏览 2提问于2011-12-09得票数 22

回答已采纳

5回答

微信小程序人脸与身份证照片对比登录,后端做什么？

官方文档、小程序·云开发

微信小程序前端和后端分别要做些什么 ? 所有需要的东西有哪些 ? (请尽量详细点) 标题：人脸识别 - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12397

浏览 2447提问于2018-01-24

1回答

意象中的文字创造

feature-extraction

在SIFT特征提取中，如何生成关键点，以及如何将特征存储在数据库中。在图像中，视觉词包是图像还是文字？

浏览 0提问于2015-01-22得票数 2

2回答

OpenCV中的对应分析

opencv、javacv、correspondence-analysis

我正在寻找一种在OpenCV (或者更好的JavaCV)中进行通信分析的方法。基本上我有两张图片是从两个不同的角度拍摄的。现在我需要在两个图像中找到相应的点。结果应该如下所示： OpenCV有什么方法可以做到这一点吗？

浏览 4提问于2013-01-16得票数 0

回答已采纳

1回答

图像匹配求解captcha问题

machine-learning、python、neural-network、similarity、image-recognition

我正在用python构建一个机器人，我需要一些系统来解决这样的captchas： 📷 我想我需要一个深入学习的算法，但编码是一个痛苦的屁股。有什么简单的解决办法吗？我可以编码的部分，屏幕截图的图像和点击正确的答案，图像4或5的例子。图像每一次都会被旋转和改变。谢谢!

浏览 0提问于2018-03-27得票数 0

回答已采纳

1回答

如何评价特征检测算法

computer-vision、feature-extraction、evaluation、sift

我开发了一个项目，试图在图像中找到特征或兴趣点，我使用了两种已知的算法，即Harris Corner Detector和SIFT。我正在寻找一种方法来创建一些基本事实，或者考虑一些参数和一些阈值，对于我创建的每个特征，我可以检查它是否超过了阈值，但我还没有找到如何做到这一点的方法。我认为另一件事是通过查看图像来预先确定和手动签署兴趣点，但我认为不建议以这种方式进行评估，因为在非常小的尺度上，人眼很难识别这些元素。我希望我说得很清楚，谢谢

浏览 11提问于2021-02-04得票数 0

4回答

图像分类/识别开源库

image-processing、computer-vision、image-recognition

我有一组参考图像(200张)和一组这些图像的照片(数万张)。我必须以半自动的方式对每张照片进行分类。你建议我使用哪种算法和开源库来完成这项任务？对我来说最好的事情是在照片和参考图像之间有一个相似性度量，这样我就可以向人类操作员展示从最相似到最不相似的图像，以便她的工作更容易。为了给出更多的背景，参考图像是品牌包，照片是相同的包，但有各种噪音:从闪光灯反射，弱光，不完美的视角等。照片已经(手动)分割:只有包是可见的。在我使用图像识别的日子里(就像15年前)，我可能会尝试用参考图像来训练神经网络，但我想知道现在是否有更好的方法来做到这一点。

浏览 0提问于2012-04-10得票数 4

回答已采纳

1回答

视觉词袋

python、clustering、image-classification、k-means

我想做的事：我试图用局部和全局特征对一些图像进行分类。到目前为止我所做的：我已经提取了每个图像的sift描述符，我使用它作为k-方法的输入，从每个图像的所有特征创建我的词汇表。从这里开始，我通过将图像sift特性传递给k中的预测方法，为每一幅图像创建一个直方图，这意味着给出了集群的标签。从这里开始，我通过统计每个垃圾箱的标签数来创建直方图。现在我有一个nxm矩阵，其中n是图像的数目，m是每个图像的簇数(特征/字)。我将把这个矩阵提供给分类器，以得到我的图像分类。简单地说，步骤是：提取sift特征描述符，为每幅图像提供一个nx128矩阵将所有特性描述符堆栈到一个大列表中。将所有

浏览 0提问于2018-05-02得票数 8

2回答

1500幅图像的SIFT特征提取

computer-vision、feature-extraction、sift、object-recognition

我必须提取包含1500张图像的数据集的sift特征，这些图像将在稍后用于词袋。例如，一个图像上的结果具有需要MB内存的3168个特征。保存所有功能是唯一的方法吗？由于每个图像都会产生不同尺寸的帧、描述符，那么保存结果的好方法是什么？

浏览 0提问于2016-11-17得票数 2

4回答

确定图像是否与目标图像更相似

algorithm、image

我正在试着为下面的问题想一个快速的算法。给定目标图像G以及两个图像A和B，确定A或B中的哪一个与G更相似。请注意，图像A、B和G的尺寸都相同。更相似，我的意思是它看起来更像图片G整体。对算法有什么想法吗？我在Objective-C中这样做，并且能够扫描图像A、B和G中的每一个像素。我实现了以下步骤:扫描每个像素，确定A到G和B到G的红色、绿色和蓝色值的绝对误差。误差越小的那个越相似。它工作得很好，但速度非常慢。

浏览 0提问于2012-01-22得票数 0

回答已采纳

1回答

什么是“空间特征编码”？有人能举出一个具体的例子吗？

machine-learning、deep-learning、computer-vision

这个书“医学图像计算的深度学习和卷积神经网络”提到了一个术语空间特征编码。另一方面，与以往主流的图像识别方法(如HAAR、SIFT、HOG图像特征和spatial feature encoding、随机森林或支持向量分类器)相比，CNN模型具有更高的建模能力。考虑到在模型训练过程中需要适应的数百万个参数(比以前的管道多得多)，CNN的表示增强了计算机图像识别模型的能力，使其能够很好地处理更具有挑战性的成像问题。主要的风险是过度拟合，因为模型的能力通常很高，深入学习，但数据集往往非常有限(这些数据集具有良好的标签质量，便于监督培训)。本书的核心主题是关于如何解决这一任务的例子--通过深度学习模

浏览 0提问于2019-07-16得票数 2

回答已采纳

3回答

Matlab人脸对齐代码

matlab、image-processing、matlab-cvst

我正在尝试做一些人脸识别和幻觉实验，为了获得最好的结果，我首先需要确保所有的面部图像都是对齐的。我正在使用数千张图片进行实验。在过去的几天里，我一直在网上搜索，发现许多不同的程序声称可以这样做，但是由于Matlabs向后兼容性差，许多程序不再工作。我已经尝试了几个不同的程序，它们在调用Matlab函数时不能运行，这些函数后来被删除了。我找到的最接近的是使用SIFT算法，代码可以在这里找到这确实有助于对齐图像，但不幸的是，它也会对图像进行下采样，因此结果看起来非常模糊，这将对我运行的任何实验产生负面影响。有没有人有任何Matlab代码样本，或者能够为我指出正确的方向，在数据库中实际对齐

浏览 2提问于2013-11-27得票数 3

2回答

使用mqtt用户名与密码的方式连接腾讯云mqtt服务器问题？

云服务器、物联网通信、物联网、mqtt

为什么用mqtt用户名与密码的方法连接腾讯云mqtt服务器后，一段时间(几天)不连接后会自动断开？然后在使用相同的用户名与密码再次连接时就再也连接不上了。操作方法： 1. 使用了腾讯给的腾讯云物联网平台生成小工具自动生成用户名与密码 2. 使用MQTT.fx工具连接或者其他设备连接腾讯云mqtt服务器结果：使用原先同样的用户名与密码，在断开与腾讯云mqtt服务器一段时间(一般几天)后就再也无法使用相同的用户与密码连接到mqtt云服务器了

浏览 1453提问于2021-02-17

1回答

检测器、提取器和匹配器的分类

c++、image-processing、opencv、computer-vision、feature-detection

我是opencv的新手，正在尝试实现两个图像之间的图像匹配。为此，我试图理解特征描述符、描述符提取器和描述符匹配器之间的区别。我遇到了很多术语，并试图在opencv文档网站上阅读它们，但我似乎就是无法理解这些概念。我明白了这里的基本区别。但我在研究这个主题时遇到了以下术语： FAST、GFTT、SIFT、SURF、MSER、STAR、ORB、BRISK、FREAK、BRIEF 我知道SIFT，SURF的工作速度有多快，但我似乎不能弄清楚上面哪些是检测器，哪些是提取器。然后就是匹配器了。 FlannBased，BruteForce，knnMatch，可能还有其他一些人。经过一些阅读

浏览 24提问于2013-02-11得票数 62

回答已采纳

2回答