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sift-latest_win
- 修改过的lowe在04年的算法及程序。 可运行。并且卷积过程是卷积k倍尺度的高效sift.-Modified lowe algorithm in 2004 and procedures. Can run. And k-fold convolution convolution process is efficient scale sift.
sift-C
- David G. Lowe 的SIFT算法实现。 这个用纯c编写，不实用matlab，方便调用。-David G. Lowe' s SIFT algorithm. The pure c written impractical matlab, easy call.
SIFTAlgorithmcodes
- D.G lowe 的尺度不变特征转换算法（SIFT） 在基于opencv和OpenGL的源码基础上增加了图像的保存功能。用于对图像的尺度不变特征的提取以及图像特征点的匹配。-DG lowe the scale-invariant features of the conversion algorithm (SIFT) and OpenGL-based opencv source code based on the increase in the preservation of image fe
SIFT
- Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints David G. Lowe 这是一个很好的图象匹配算法（SIFT），同时能处理亮度、平移、旋转、尺度的变化，利用特征点来提取特征描述符，最后在特征描述符之间寻找匹配。 -Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints David G. Lowe 这是一个
siftdavidlowe
- 这是sift算法的创始人David Lowe的所有文章，很有用哦-This is the paper writed by David Lowe who introduced the sift 。
SIFT
- 两份SIFT的重要资料：Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints（by David G. Lowe）,SIFT特征匹配技术讲义(by 赵辉)-SIFT two important information: Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints (by David G. Lowe), SIFT feature matching technical
siftDemoV4
- 作为一种匹配能力较强的局部描述算子，SIFT算法的实现相当复杂，但从软件开发的角度来说，只要会使用其中几个比较重要的函数就行了。这里要感谢David Lowe这个大牛，不但提供了一种强悍的特征匹配算法，还给出了C++的实现代码，后来有人用C#实现了这个算法，需要的朋友可到网上自行下载。 -As a strong ability to match the partial descr iption of operator, SIFT algorithm to achieve very compl
SIFT_lowe
- SIFT作者Lowe的论文，从1999年到2004年的几篇都在，研究SIFT的第一手资料，-Lowe SIFT on paper, from 1999 to 2004, several are in, first-hand information of SIFT,
sift
- 1999年British Columbia大学大卫.劳伊（David G.Lowe）教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，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（尺度不变特征变换），这种算法在2004年被加以完善。 -University of British Columbia 1999, David Rowe (David G. Lowe) summed up the professor is not variable
SIFT
- Apply David Lowe s Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm to a grayscale image. This algorithm takes a grayscale image as input and returns a set of scale- and rotationally invariant keypoints allong with their corresponding feature descr
SIFT
- 自己实现的SIFT特征描述子算法 没有使用任何图形API，行行可跟踪 面向对象，封装精美，调用灵活 条理清晰，便于学习和扩展 -Lowe s SIFT implemented by CSharp
SIFT
- 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。-Sift child the first count by DGLowe in 1999, was mainly used for object recognition
sift
- 1 SIFT 发展历程 SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。 2 SIFT 主要思想 SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。 3 SIFT算法的主要特点： a) 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。 b) 独特性(Distinctive
SIFT-translation-Lowe
- SIFT,Lowe 1999年论文翻译，是图像匹配中开山之作，对于SIFT方法的学习很有帮助-SIFT written by Lowe David in 1999. image processing, paper, translation
image-stitch-based-sift
- 经过测试的基于sift程序的图像拼接。以lowe的程序为sift提取核心程序，此外还包括ransac算法，单应矩阵提取，图像融合（包括加权融合以及平均融合）算法，融合效果在testnew中可见。-Image mosaic based on sift program tested. The lowe program sift extract the core program, in addition to including ransac algorithm homography extract
SIFT
- SIFT算法Lowe英文原文，以及相应源码解释，适合初学者阅读-failed to translate
sift
- 根据lowe教授sift算子 对不同角度拍摄的两幅二维图像 进行特征点匹配 结果用一个 appending 子程序显示 主程序没有开源 控制台为 siftmatch.m 有一张实验结果-Professor Lowe sift operators of different angles of the two two-dimensional image feature point matching the main program not open an experimental results
SIFT
- SIFT(Scale Invariant Feature Transform)即尺度不变特征变换，是 D. G.Lowe 在 1999 年提出的一种基于图像局部特征的描述算子，并于 2004年做了完善。SIFT算法是一种基于线性尺度空间，对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变的局部特征描述算子，因此被广泛地应用于机器人定位、导航和地图生成中。-This paper presents a method for extracting distinctive invariant features fro
sift
- 原版的SIFT算法。SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 该方法于1999年由David Lowe 首先发表于计算机视觉国际会议（International Conference on Computer Vision，ICCV），2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journa
SIFT
- 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)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。(SIFT predicts whether an amino acid substitution affects protein function. SIFT prediction is based on the de