使用sift算法提取特征点，对目标图片进行匹配。使用匹配结果计算 目标物体所在矩形范围，作为参数传入grabcut，同时将sift算法的匹配点作为前景点传入grabcut函数，实现图像分割。

使用sift特征提取目标物与目标图片的特征点，进行匹配，从而找出目标物在图片中的范围，将该范围作为矩形区域传入grabcut函数，同时将匹配特征点作为前景点传入grabcut函数，进行图像分割。实验结果显示出不错的图像分割结果。

尺度不变特征变换 SIFT算法 Matlab程序代码.doc

David Lowe实现的SIFT示例，其中的exe他包装了，其中的matlab调用例子非常不错，可以用于实际工程，本人使用它导出的dotnet库，识别200*200的图像，速度还可以，大概200ms识别一个图，准确率100%，有优化的空间

目前为止最快速的EMD算法，也可作为SIFT匹配的一种方法

360度全景图拼接，利用sift算法提取特征点，图像变换，融合图像，进而形成全景图。效果不是很好，本程序仅供参考，目的是为了了解全景图拼接步骤，过程，希望经过个人修改得到好的结果，共同学习

科大的一篇硕士论文 讲得比较详细 适合入门级的仔细研究下

基于matlab的sift算法特征点匹配实例

从那个开源的ＳＩＦＴＧＰＵＩＯＳ改成Android下面的实现， 并提供一个测试程序； 并附上那个 ＩＯＳ的原来版本

基于sift特征匹配的交通标志识别系统 (1)在复杂背景下的交通信号分割研究中，通过在HSV颜色空间中选择合适的阈值范围，提取出可能出现目标的区域。最后，根据形状学特征在最大的预留区域再次搜索三角形，圆圈提取目标区域。在此基础上，对大量交通标志进行了图像分割实验。经验表明，HSV彩色区域的交通标志分割效果更好。 (2)选择SIFT特征，即满足旋转、平移和比例不变要求的特征向量。提出了分割图像的想法。将图像分割成固定数量的子块，计算每个子块内SIFT向量的平均值，得到该图像的特征向量。整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理。