中科院自动化所计算机视觉课程大作业C++实现SIFT特征提取与匹配完整代码与说明文档

（1）基于matlab的SIFT影像拼接算法。详细原理可见之前写的博客：https://blog.csdn.net/u010329292/article/details/128850655#comments_25607689 （2）代码在SIFT Image registration\code中，mosaicTest.m为主函数 （3）有3组数据在data文件夹，result里存放的是对应的拼接结果。

本项目为使用Python实现的基于SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪。该算法有着很广的应用，如无人机跟拍、导弹追踪目标、追踪人手实现人机交互等。我们的程序模拟了无人机跟拍的过程。

语言：MATLAB—交通信号灯定位和识别（定位，分割，不变矩和sift，svm方法均可，带界面GUI）

基于matlab平台的：交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

sift非常齐全的纯matlab代码，网上大多数是与C混编的，对于学习SIFT来说很不方便，这个代码有些复杂，但是可以编译运行，一步一步跟下去，对学习sift很有帮助。

基于MATLAB的交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

第一个代码“vijay_ti_1”将提取图像中每个关键点的 SIFT 关键点和描述符向量。 对于此代码，只需要一张输入图像，在执行完整的 SIFT 算法后，它将生成关键点、关键点位置及其方向和描述符向量。 第二个代码 'vijay_ti_2' 将首先生成原始图像的关键点，然后要求用户选择是否要增加图像强度或减少它或更改 sigma(scale) 的值或是否要旋转图像。 因此，转换后的图像将作为第二张图像并计算其关键点和描述符。在最后一步，此代码将给出这两个图像之间匹配的关键点数及其在命令窗口中的百分比。

基于Harris与SIFT算法的自动图像拼接论文，值得学习

SIFT算法详解及应用(课件).ppt 算法详解