SIFT特征提取，源码实现具体细节，需要配置OpenCV,亲测有效

计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对

用python3编写的关于用SIFT特征点进行匹配的函数

sift提取特征描述子，对图像进行处理，利用os.system()函数执行sift.exe文件

基于C++的基本库实现了SIFT特征提取与匹配，不需调用如OpenCV等库函数。本代码基于ezSIFT代码，在其基础上进行了一定程度的简化优化，同时调整了代码结构并添加了注释。

由于相机和显示设备的动态范围远小于人眼可识别的动态范围，相机获取到的图像往往不能兼顾亮部细节与暗部细节。多曝光图像融合可以解决上述问题，但目前该方法大多基于相机与目标场景相对静止的前提。文中通过结合图像配准和图像融合，实现一个可以处理运动相机拍摄的多曝光图像的融合系统。首先，配准模块提取SURF特征点，进行欧式距离粗匹配；其次，配准模块利用RANSAC算法进行精匹配，提取变换模型参数并进行投影变换以矫正图像；最后，融合模块利用金字塔融合法融合已配准图像。实验结果表明该系统可有效矫正图像空间位置偏差，扩大图像的动态范围，提高图像质量。

完整代码，可直接运行

SIFT+HOG实验报告 python 内含代码 亲测可以跑 python3.6版

包含多个图像匹配的代码，可以较好的匹配同源图像，包括SAR图像的匹配配准，有matlab和python的双版本代码程序

只看不练假把式。此 SIFT 特征检测源码 400+行，你可以挖掘到很多实现细节，甚至资料中找不到细节，或者是看文章看不懂的地方，值要细细研究代码，你就能恍然大悟。