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Sift描述符的输出

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）描述符是一种用于图像特征提取和匹配的算法。它能够在不同尺度和旋转下提取出稳定的特征点，并生成对应的描述符。

SIFT描述符的输出是一个具有128维的向量，用于描述特征点周围的图像信息。这些特征点通常是在图像中具有独特性质的区域，例如角点、边缘等。SIFT描述符通过对特征点周围的图像区域进行局部梯度计算，并将梯度方向分成多个方向直方图，最终形成一个128维的向量。

SIFT描述符具有以下特点和优势：

尺度不变性：SIFT能够在不同尺度下提取特征点，并生成对应的描述符，使得特征点对于图像的缩放具有不变性。
旋转不变性：SIFT能够对图像进行旋转不变的特征提取，使得特征点对于图像的旋转具有不变性。
鲁棒性：SIFT描述符对于光照变化、噪声等干扰具有较好的鲁棒性，能够提取出稳定的特征。
独特性：SIFT描述符能够提取出图像中具有独特性质的特征点，这些特征点在不同图像中具有较低的重复率。

SIFT描述符在计算机视觉领域有广泛的应用，包括图像匹配、目标识别、三维重建等。在云计算领域，可以利用SIFT描述符进行图像搜索、相似图像推荐等任务。

腾讯云提供了丰富的图像处理和人工智能相关的产品，其中包括云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tci）、人脸识别（https://cloud.tencent.com/product/face）、图像搜索（https://cloud.tencent.com/product/cis）等。这些产品可以与SIFT描述符结合使用，实现更多图像处理和分析的功能。

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SIFT描述符

=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()#实例化 kp=sift.detect(gray,None)#找出图像中的关键点 result=cv2.drawKeypoints(img,kp...(gray,kp)#使用关键点找出sift特征向量 print(np.shape(kp)) print(np.shape(des)) print(des[0]) (1109,) (1109, 128)...算法：SIFT描述符是将图像内容转换为不受平移、旋转、缩放和其他成像参数影响的局部特征坐标。...尺度空间极值检测：对多个尺度和图像位置进行搜索，利用DoG检测器给出位置和特征尺度关键点定位：根据稳定性指标选择关键点，剔除低对比度和边缘关键点，只保留强感兴趣点方向分配：计算每个关键点区域的最佳方向...，以提高匹配的稳定性关键点描述符计算：使用选定尺度和旋转的局部图像梯度来描述每个关键点区域

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图像特征点|SIFT特征点描述符

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FileDescriptor文件描述符标准输入输出错误文件描述符

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经典的图像匹配算法----SIFT

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Python的描述符

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基于SIFT特征的图像检索 vs CNN

下面简单的对比一下sift和cnn的检索结果：（基于此改进的版本好多：各种sift；cnn（vgg-fc3；vgg（resnet、inception等）-conv；）+PCA等，各种特征融合等等）检索库...下面是基于SIFT检索的代码，CNN的还是自己撸吧： # coding: utf-8 import cv2 import numpy as np import os from sklearn.cluster...,BOW的图像检索 # #### 1、SIFT提取每幅图像的特征点 # #### 2、聚类获取视觉单词中心（聚类中心），构造视觉单词词典 # #### 3、将图像特征点映射到视觉单词上，得到图像特征 #...return centres,des_list # 将特征描述转换为特征向量 def des2feature(des,num_words,centures): ''' des:单幅图像的SIFT...img_paths = get_img_path('save_pic') num_words=3 # 聚类中心数 # 得到质心，和所有样本的sift特征。

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基于FPGA的视频图像拼接融合

基于FPGA的视频图像拼接融合本项目简单来说，就是实时生成视频全景图，该架构经过优化，可以实时视频输出。...生成的灰度图像噪声更小，阴影细节更多，计算效率更高，如下图所示。基于SIFT的特征提取使用SIFT算法从灰度图像中提取特征。...SIFT算法可以分为两个主要步骤：关键点检测 SIFT 操作从输入图像与不同高斯滤波器的离散卷积开始。...关键点 描述符生成关键点描述符是特定关键点的唯一标识符。SIFT 使用关键点的梯度幅度和方向作为描述符的基础。一个点的梯度大小和方向可以通过图像与 Sobel 滤波器的离散卷积来计算。...Sobel卷积输出为了生成关键点描述符，计算每个关键点周围 16x16 窗口内每个点的梯度幅度和方向。16x16 窗口的梯度幅度与高斯核卷积。

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图像配准：从SIFT到深度学习

SIFT特征描述符对于均匀缩放，方向，亮度变化和对仿射失真不变的部分不会发生变化。 SURF^5（Speeded Up Robust Features）是一个受SIFT启发的探测器和描述符。...2014年，Dosovitskiy等人提出了一种通用的特征提取方法，使用未标记的数据训练卷积神经网络。这些特征的通用性使转换具有鲁棒性。这些特征或描述符的性能优于SIFT描述符以匹配任务。...这些描述符的性能也优于类似SIFT的探测器，特别是在SIFT包含许多异常值或无法匹配足够数量特征点的情况下。 ?...SIFT和基于深度学习的非刚性配准方法描述符的结果 Homography学习研究人员利用神经网络直接学习几何变换对齐两幅图像，而不仅仅局限于特征提取。...该算法具有以端到端的方式同时学习单应性和CNN模型参数的优势，不需要前两个阶段的过程！ ? HomographyNet回归网络网络产生八个数值作为输出。

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sift构建尺度空间_离散序列的尺度变换

尺度空间定义　　说到尺度空间理论最早可以追溯到1962年的T.Iijima最先提出，学术界开始关注尺度空间技术主要在1986年IEEE PAMI上同时刊出的4篇关于尺度空间理论的文章奠定了发展基础...现实世界中物体只有具备一定的尺度才能够倍人眼所察觉，计算机视觉学术研究就是在不断的尝试与突破来模拟人眼的观察方法。因此，尺度空间就是试图在图像领域中模拟人眼观察物体的概念与方法。...构建尺度空间的过程中，其实是在不断的去除细节过程同时不能够引进新的错误细节特征。...想想尺度空间金字塔进行高斯滤波时候，原始图像保存最多的细节特征，经过高斯滤波后细节特征逐渐减少来模拟大尺度情况下的特征表示。那么，什么是尺度空间？能否给尺度空间技术有个数学上定义或者判断准则呢？...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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OpenCV：图像检索。

OpenCV可以检测图像的主要特征，然后提取图像的特征，使其成为图像描述符。这些图像特征，也就是图像描述符，可以作为图像搜索的数据库。个人感觉就是，和「以图搜图」有点像。 ?...SIFT、SURF、BRIEF：用于检测斑点的。 ORB：FAST算法和BRIEF算法的结合体。检测和提取的工作做完了，就是特征匹配。主要是「暴力匹配法」和「FLANN匹配法」。...「SIFT」则是一种与图像比例无关的角点检测方法，尺度不变特征变换。采用DoG和SIFT来检测关键点并提取关键点周围的特征。...对象(特征检测器),并计算灰度图像(描述符) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(queryImage...resultImage) while True: if cv2.waitKey(0) & 0xff == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() 输出下图

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使用 OpenCV 对图像进行特征检测、描述和匹配

1.3 尺度不变特征变换（SIFT） SIFT 用于检测角、斑点、圆等。它还用于缩放图像。考虑这三个图像。尽管它们在颜色、旋转和角度上有所不同，但你知道这是芒果的三种不同图像。...特征的大小和方向分别用圆圈和圆圈内的线表示。我们将看到下一个特征检测算法。 1.4 加速鲁棒特征（SURF） SURF算法只是SIFT的升级版。...现在，让我们进入特征描述符算法。 3. 特征描述符算法特征通常是图像中的不同点，描述符给出特征，因此它描述了所考虑的关键点。它提取该点周围的局部邻域，从而创建局部图像块并计算来自该局部块的特征。...3.1 定向梯度直方图（HoG）在深度学习出现之前，HoG 是对象检测应用中最突出的特征描述符之一。HoG 是一种用于计算图像局部中梯度方向出现的技术。让我们实现这个算法。...3.2 二元鲁棒独立基本特征（BRIEF） Brief 是流行的 SIFT 描述符的替代品，它们计算速度更快，更紧凑。让我们看看它的实现。

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【图像检索】【TPAMI重磅综述】 SIFT与CNN的碰撞：万字长文回顾图像检索任务十年探索历程

在图像领域，尺度不变（SIFT）特征的引入使得BoW模型变得可行。最初，SIFT由检测器和描述符组成，但现在描述符被单独提取出来使用。...该描述符的每个维度表示相应检测器的激活程度，并且在某种程度上类似于SIFT描述符。...正则后的MAC层输出计算对比损失函数。...SIFT描述符。...，同时后一项工作进一步地输出QE的变换和内值。从查询扩展的角度来看，由于提出了新的查询，搜索效率会受到影响。例如，由于新查询，AQE的搜索时间几乎增加了一倍。

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【TPAMI重磅综述】 SIFT与CNN的碰撞：万字长文回顾图像检索任务十年探索历程（上篇）

最初，SIFT由检测器和描述符组成，但现在描述符被单独提取出来使用。...局部描述符。局部描述符使用一系列检测区域对局部图像内容进行编码。SIFT描述符一直以来都是大家默认使用的描述符。这种128维的向量在匹配准确率上从众多描述符中脱颖而出。...RootSIFT现在是基于SIFT的检索方法惯用方法。除了SIFT之外，SURF描述符也被广泛应用。SURF描述符结合了海森-拉普拉斯检测器和局部梯度直方图。...，也是首次将一个SIFT描述符 ?...该方法保有了投票方法的效率，同时因为它的输出是显式变换和一组内值，因此还支持了查询扩展。 3.6.3 拓展查询作为后处理步骤，拓展查询(QE)对提高检索的准确度很有帮助。

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医学图像处理案例（九）——SIFT（尺度不变特征变换）算法

一、SIFT算子在2004年，不列颠哥伦比亚大学的D.Lowe的论文《尺度不变关键点中的独特图像特征》中提出了一种新的尺度不变特征变换（SIFT）算法，该算法提取关键点并计算其描述符。...3.关键点方向分配为了使描述符具有旋转不变性，需要给每个关键点分配一个方向。对于检测出来的关键点，获取其位置附近邻域区域，在该区域中计算梯度大小值和方向。...4.关键点描述符 通过以上步骤，对于每一个关键点已经有了三个信息：位置、尺度以及方向。接下来就是为每个关键点建立一个描述符，用一组向量将这个关键点描述出来。...二、SIFT算子提取关键实现 opencv中已经有现成的SIFT算子，但是受专利保护的。...sift.detect（）函数用来找图像中的关键点，sift.compute（）函数是计算关键点的描述符即特征向量，上述两步可以合成一步计算的函数是sift.detectAndCompute（）。

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【TPAMI重磅综述】 SIFT与CNN的碰撞：万字长文回顾图像检索任务十年探索历程（下篇）

该描述符的每个维度表示相应检测器的激活程度，并且在某种程度上类似于SIFT描述符。...正则后的MAC层输出计算对比损失函数。...SIFT描述符。...以手工检测器为基础，图像块描述符也可以通过有监督或无监督方式进行CNN训练学习，这相对于之前关于SIFT描述符学习的工作有所改进。...，同时后一项工作进一步地输出QE的变换和内值。从查询扩展的角度来看，由于提出了新的查询，搜索效率会受到影响。例如，由于新查询，AQE的搜索时间几乎增加了一倍。

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全面综述：图像特征提取与匹配技术

基于梯度HOG描述符虽然出现了越来越多快速的检测器/描述符组合，但是基于定向直方图(HOG)描述符之一的尺度不变特征转换(SIFT)依然被广泛运用。...然后，将所有单元格的直方图集用作相似性度量，以唯一地标识图像块或对象。 SIFT/SURF使用HOG作为描述符，既包括关键点检测器，也包括描述符，功能很强大，但是被专利保护。...最后，将所有16个单元格的8柱状直方图连接到一个128维向量（描述符）中，该向量用于唯一表示关键点。 ? SIFT检测器/描述符即使在杂波中和部分遮挡下也能够可靠地识别物体。...OPENCV中蛮力匹配的输出是一个关键点对的列表，这些关键点对按其在所选距离函数下的描述符的距离进行排序。...在该图中，您可以看到不同描述符（例如，SIFT，BRISK和其他几个描述符）的ROC曲线，并在视觉上进行比较。

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使用OpenCV进行图像全景拼接

本文主要的知识点包含一下内容：关键点检测局部不变描述符（SIFT，SURF等）特征匹配使用RANSAC进行单应性估计透视变换我们需要拼接的两张图像如下：特征检测与提取给定上述一对图像...那就是更强大的方法（如SIFT，SURF和ORB）。关键点和描述符 诸如SIFT和SURF之类的方法试图解决角点检测算法的局限性。...想法是将DoD应用于同一图像的不同缩放版本。它还使用相邻像素信息来查找和完善关键点和相应的描述符。首先，我们需要加载2个图像，一个查询图像和一个训练图像。最初，我们首先从两者中提取关键点和描述符。...请注意，为了使用detectAndCompute()，我们需要一个关键点检测器和描述符对象的实例。它可以是ORB，SIFT或SURF等。...使用ORB和汉明距离检测关键点和描述符 使用SIFT检测关键点和描述符 使用SURF检测关键点和描述符 使用BRISK和汉明距离检测关键点和描述符 特征匹配如我们所见，两个图像都有大量特征点。

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