vlfeat实现的sift特征提取 vlfeat是一个开源的轻量级的计算机视觉库,主要实现图像局部特征的提取和匹配以及一些常用的聚类算法。其对sift特征提取的各个步骤进行了封装,使用的方法如下: 调用vl_sift_new初始化VlSiftFilt,设置sift提取时参数信息,如:图像的大小,Octave的个数,每个Octave的中的层数,起始的Octave的index....
intKeyPoint=0; intidx=0; if(vl_sift_process_first_octave(SiftFilt,ImageData)!=VL_ERR_EOF) { while(TRUE) { //计算每组中的关键点 vl_sift_detect(SiftFilt); //遍历并绘制每个点 KeyPoint+=SiftFilt->nkeys; VlSiftKeypoint *pKeyPoint=SiftFilt->keys; for(inti=0;i<SiftFilt->nkeys;i++...
IMG2= single(rgb2gray(Image2)); 然后提取SIFT特征点: [f1, d1] = vl_sift(IMG1,'Levels',3,'PeakThresh',5); [f2, d2]= vl_sift(IMG2,'Levels',3,'PeakThresh',5); 对特征点进行匹配: [matches, scores] =vl_ubcmatch(d1, d2); [dump,scoreind]=sort(scores,'ascend'); 输出匹配后...
1.下载vlfeat二进制包解压 2.在.bash_profile添加./vlfeat/bin/macui64/sift路径 详见链接 3.因为我用的virtualenv 添加path一直有问题 不生成***.sift文件 后来直接在def process_image cmmd中用的绝对路径 vlfeat-sift代码: from:http://www.maths.lth.se/matematiklth/personal/solem/downloads/vlfeat.py...
SIFT 正常版 VLFeat是一个开源的工具包,提供了很多计算机视觉中的算法,比如SIFT、HoG等等,官方现在支持的方式有 MATLAB、C、命令行三种。 出于工作需要,在 web 项目中需要结合使用 VLFeat 库。以上四种方式可选的有 C 封装服务和命令行两种选择。 命令行想都没想被 pass 掉了,官方提供的工具不太灵活,我甚至一...
将vlfeat安装好之后，将其添加进matlab的set path中，直接调用即可,img=imread('img.jpg');img1=rgb2gray(img);img2=im2single(img1);f=vl_sift(img2)这里f是一个[x,y,s,th]的向量矩阵，x,y表示兴趣点的中心位置，s表示兴趣点的尺度大小，th是其梯度方向。其他还有诸如[f,d]=vl_sift(...
在多线程编程中，线程池是一种常用的技术，它可以有效地管理和复用线程，提高程序的性能和资源利用率。
vlfeat中sift特征点检测和匹配的测试代码,要先预先下载安装vlfeat工具箱,然后自行修改这个代码文件里面vlfeat工具箱路径。vlfeat里的sift算子是目前实现效果最好的。注意若输入不是rgb图像请修改代码,去除rgb转gray。 matlab sift算法2020-11-17 上传大小:2KB ...
VLFeat计算机视觉库的简介 1---VLFeat---是一个开源的计算机视觉库算法,和OpenCv相比来说,它是一个轻量级的计算机视觉库 2---VLFeat---这个开源BSD的计算机视觉库主要实现了 SIFT,MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, quick shift等算法。由C语言编写,提供MATLAB接口,文档...
VLFeat的使用并非易事，尤其在文档和社区支持方面存在不足。因此，需要具备较强的学习能力和自我解决问题的能力。对于那些致力于深入研究图像处理算法，尤其是SIFT、超像素分割等领域的开发者而言，VLFeat是一个值得探索的库。尽管我目前仅在SIFT和超像素分割方面有所实践，但VLFeat的潜力远远不止于此。它...