SIFT算法的matlab实现 SIFT算法基于图像特征尺度选择的思想，建立图像的多尺度空间，在不同尺度下检测到同一个特征点，确定特征点位置的同时确定其所在尺度，以达到尺度抗缩放的目的，剔出一些对比度较低的点以及边缘响应点，并提取旋转不变特征描述符以达到抗仿射变换的目的。该算法主要包含4个步骤: (1)建立尺度空间,寻找候选点； (2)精确确定关键点,剔除不稳定点； (3)确定关键点的方向； (4)提取特征描述符。

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vs2015+opencv3.4.0+opencv_contrib_3.4.0，用sift提取特征，用kmeas形成词汇表（bow)，用svm进行分类。 正确率82%左右。

题目描述 这篇博文是数字图像处理的大作业. 题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类. 图片如下图所示: 分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特征,然后使用多分类的方法进行分类. 环境 python2.7,jupyter notebook,anaconda 数据集的地址 实现 读取数据 Numpy包数组操作API格式化数据

压缩包中包含算法实现所需的所有程序，程序所有路径都是相对路径，可直接运行！

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matlab常用纹理特征提取方法代码（GLCM，GLDS，LBP，GMRF，FD，Gabor） 一些常用的纹理特征提取方法汇总 都是用matlab写的，经过测试后有效。希望对大家有所帮助。

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提供一个SIFT特征提取的DEMO供大家交流！