如何轉換SIFT演算法測量結果的精度

SIFT演算法分為四個步驟：

2.關鍵點定位：在每個候選位置，使用精細擬合的模型來確定位置和比例。 根據關鍵點的穩定性來選擇它們。

3.方向確定：根據影象的區域性漸變方向，為每個關鍵位置分配乙個或多個方向。 對影象資料的所有後續操作都相對於鍵的方向、比例和位置進行轉換，從而為這些轉換提供不變性。

4.關鍵描述：在選定比例上測量影象區域性的梯度，在每個關鍵點周圍的鄰域內。 這些漸變被轉換為允許更大的區域性形狀扭曲和照明變化的表示。

對於比例空間，該空間由原始影象的 i（x，y） 表示式和高斯函式 g（x，y，delta） 的卷積形成。

這個比例應該理解為比例因子 delta，用於控制影象在 x 和 y 方向上的比例，它形成乙個具有 x 和 y 引數 l（x， y， delta） 的連續函式表示式的空間，稱為比例空間，它是由 i（x， y） 原始影象和高斯函式 g（x， y， delta） 的表示式。，就像當年***晶元的專利侵權賠償案一樣。

這種問題真的很難玩，這裡的p是什麼？ r 是多少？ 6p=7r，等於7，我是初中生。 我不知道這個問題，你，你知道這個問題的意思嗎？ 你怎麼能解決它？

你最後解決了嗎？ 找到計算角度的**！ 拜託，拜託。

從理論上講，SIFT是相似不變數，即影象比例和旋轉的變化是不變數的。 然而，由於在構建SIFT特徵時對許多細節進行了特殊處理，SIFT對影象的複雜變形和照度變化具有很強的適應性，計算速度相對較快，定位精度相對較高。 如：

與傳統的基於日誌運算元的檢測方法相比，操作速度大大加快。

關鍵點的精確定位，不僅提高了精度，而且大大提高了關鍵點的穩定性;

在描述符的構建中，以子區域的統計特徵代替單個畫素作為研究物件，提高了對影象區域性變形的適應性。

對於16*16關鍵點鄰域和4*4子區域，梯度振幅像高斯函式一樣加權，強化中心區域，淡化邊緣區域的影響，從而提高演算法對幾何形變的適應性。

該方法不僅不變於一般的線性照明模型，而且適應複雜的照明變化。 有關此部分的詳細資訊，請參閱文章“來自比例不變關鍵點的獨特影象特徵”。

SIFT演算法的特點：SIFT特徵是影象的區域性特徵，它對旋轉、縮放、亮度變化保持不變，對角度變化、仿射變換、雜訊也保持一定的穩定性。 具有良好的獨特性和豐富的資訊，適合在海量特徵資料庫中快速準確地匹配。 多重性，即使是幾個物件也可以產生大量的SIFT特徵向量; 高速、優化的SIFT匹配演算法，甚至可以滿足實時性要求; 可擴充套件性，可以很容易地與其他形式的特徵向量結合使用。

主要過程如下：（1）從樣本集中隨機抽取乙個ransac樣本，即4個匹配點對，（2）根據這4個匹配點對計算變換矩陣m，（3）根據樣本集計算滿足當前變換矩陣的集合集的一致性，變換矩陣m， 和誤差度量函式，並根據當前全等集中的元素返回同餘集（4）中的元素個數。

在我寫的關於SIFT演算法的前兩篇文章中，我已經對SIFT演算法有了初步的介紹： 9.用於影象特徵提取和匹配的SIFT演算法，然後在SIFT演算法（IX）的編譯和實現中（續），我還簡要記錄了如何使用OpenCV、GSL等庫來編譯和執行SIFT程式。

不過，據一位朋友介紹，有沒有可能用C語言實現SIFT演算法，同時盡量不要使用OpenCV、GSL等第三方庫之類的東西。 而且，Rob Hess 維護的 SIFT 庫並不容易理解，有些人不明白發生了什麼。

所以本文將逐步教你如何使用C語言實現SIFT演算法，同時，你將能夠真正理解SIFT演算法的全部內容。

SIFT 要素點的資訊具有坐標、方向和梯度度量，您可以建立乙個要素點類來封裝所有這些資訊

具體建議請參考前輩的方案，自己編有點難！

這個MATLAB是乙個空殼，它的核心是呼叫。 Q1（適用於 Windows） 這是 PGM 檔案的格式要求。 您可以自己檢視Q2！

指示執行的命令在系統 shell 中執行。 對於 Windows，它是命令提示符。

Q3 這是可執行檔案所需的引數。

Q4 這就是可執行檔案所需要的。

這說明這不是matlab**，也就意味著看這個也沒用，我也看了這個**結構，建議大家看一下opencv**，網上有人發來了詳細的解釋。

高斯差分的結果是狗（高斯差），它是對數（高斯的拉普拉斯）的近似值。

日誌影象是迄今為止最好的比例轉換，也是最準確的。

但是，由於計算日誌影象非常困難，作者Lowe對日誌影象進行了近似，他發現如果使用dog，則與原始日誌僅相差乙個常數，因此最大值和最小值的位置保持不變。

我們的目標是找到這個最大值和最小值，然後找到這個興趣點的位置。

關鍵是狗狗很容易計算，只要減去兩個**即可。

這就是我們使用高斯圖差值的原因！

好好看看**是關鍵！ **很詳細，兩天就看完了