在MATLAB环境中，存档算法代码是常见的实践，以便于保存、分享和复用工作。本项目名为"3d-sift"，源自code.google.com/p/3d-scale-invariant-feature-transform（3D-SIFT）的开源项目，专门用于3D场景中的特征检测和描述。在MATLAB中实现3D-SIFT算法，对于计算机视觉和图像处理领域具有重要意义，特别是对于3D点云数据的处理和分析。 3D-SIFT算法是2D-SIFT（尺度不变特征变换）的扩展，2D-SIFT是David Lowe在1999年提出的，用于图像识别和匹配。3D-SIFT则将这一概念扩展到三维空间，能够从3D数据中提取稳健的、尺度和旋转不变的特征。在3D模型匹配、3D重建以及3D物体识别等应用中，3D-SIFT具有显著优势。 存档的代码通常包含以下几个部分： 1. **预处理**：3D数据通常需要进行预处理，如降噪、去噪和滤波，以提高后续特征检测的准确性。可能涉及的MATLAB函数有`medfilt3`（3D中值滤波）或`fspecial`（创建滤波器）等。 2. **尺度空间构建**：SIFT算法的核心在于尺度空间的构建，这通常通过高斯差分金字塔实现。MATLAB中可以使用`pyramid_gauss`或自定义的函数来创建这一金字塔。 3. **关键点检测**：在每个尺度层，通过检测局部极值点（局部最大或最小值）来找到关键点。MATLAB中可以利用梯度信息（如`gradient`函数）和Hessian矩阵（如`hessian`函数）来检测这些点。 4. **关键点精炼**：检测到的关键点可能不理想，需要进一步精炼。这包括去除边缘响应、消除重复点、稳定位置和尺度等。可能用到的MATLAB功能有`isoutlier`（检测异常值）和`uniquerows`（去除重复点）。 5. **方向分配**：为每个关键点分配一个主方向，使得描述子对旋转具有不变性。这可以通过计算局部梯度方向直方图来完成，MATLAB中的`histcounts`函数可辅助这一过程。 6. **描述子生成**：在每个关键点周围的小区域内采样梯度信息，生成描述子向量。这一步可能涉及`imgradient`或`edge`函数，以及自定义的采样策略。 7. **归一化和存储**：描述子向量通常会被规范化，并存储以便于后续的匹配和识别。 在"3d-sift-master"这个压缩包中，你可以期待找到与上述步骤相关的MATLAB脚本和函数。这些文件通常以`.m`后缀，例如`detect3DSIFT.m`可能包含了关键点检测的实现，`compute3DDescriptor.m`可能负责生成描述子，而`match3DSIFT.m`则可能用于特征匹配。 开源标签意味着这些代码是公开的，允许用户查看、学习、修改和分发。通过研究这些代码，你可以深入理解3D-SIFT算法的内部工作机制，也可以根据自己的需求进行定制和优化。此外，参与开源社区，你可以与其他开发者交流，获取反馈和建议，提升自己的编程技能和问题解决能力。

sift样本集，用于faiss向量化搜索。！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！11

尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。

资源包含4个文件，其中.m和.npy为模型文件，其余两个是jupyter格式的python文件，如果没有jupyter可以用记事本或是vs code打开，再粘到py文件中运行 代码详解可见博客：https://blog.csdn.net/weixin_42486554/article/details/103732613

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

计算机视觉大作业 用kdtree及sift算法提取图片特征点，实现的航拍图片拼接

Image Registration based on SIFT and Ransance,网上资源

一个研究生的毕业论文，基于SIFT特征匹配的视频稳像算法研究，结构清晰

杰森SIFT 这是一个 CUDA 加速的 SIFT 关键点提取实现。 请注意，它目前仅在第一个八度音阶上执行提取。 输入以下命令进行编译： cd jetsonSIFT mkdir build cd build cmake ../src 该程序的使用如下： ./jetsonSIFT yourimage.jpg 样本： ./jetsonSIFT ../images/lenna.jpg 如果您收到有关不受支持的 CUDA 架构规范的错误，请编辑arch=compute\_32,code=sm\_32行以匹配您的 (Nvidia) 卡支持的最新架构。

SIFT-GPU A CUDA implementation of SIFT： 配置 （待完成）见SIFT-GPU配置教程 测试 1.Release 模式 cd bin ./SimpleSIFT.exe Release模式，输出结果： [GPU VENDOR]: NVIDIA Corporation 1717MB TEXTURE: 16384 Image size : 800x600 Image loaded : ../data/800-1.jpg Features: 3358 Features MO: 3923 Image size : 640x480 Image loaded : ../data/640-1.jpg Features: 2383 Features MO: 2791 2279 sift matches were