1.求在autojs中使用opencv的源码SIFT特征匹配例子
2.SIFT算法原理与源码分析
3.（四十三）特征点检测-LBP
4.SURF、SIFT 特征检测
求在autojs中使用opencv的分析SIFT特征匹配例子
// 导入OpenCV模块
var cv = require("opencv");
// 读取图像
var img1 = cv.imread("/sdcard/img1.jpg");
var img2 = cv.imread("/sdcard/img2.jpg");
// 创建SIFT检测器对象
var sift = new cv.FeatureDetector("SIFT");
// 检测图像中的关键点和描述符
var keypoints1 = sift.detect(img1);
var keypoints2 = sift.detect(img2);
var descriptors1 = sift.compute(img1, keypoints1);
var descriptors2 = sift.compute(img2, keypoints2);
// 创建FLANN匹配器对象
var matcher = new cv.Matcher("FlannBased");
// 对两幅图像中的关键点进行匹配
var matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2);
// 筛选出最优的匹配结果
var bestMatches = matcher.filterMatches(matches, 0.);
// 在两幅图像中绘制匹配结果
var output = new cv.Mat();
cv.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, bestMatches, output);
// 保存匹配结果图像
cv.imwrite("/sdcard/matches.jpg", output);
以上代码中，我们使用了AutoJS的源码require()函数导入OpenCV模块，并使用cv.imread()函数读取了两幅图像。分析然后，源码我们创建了一个SIFT检测器对象，分析android笔记app源码并使用它检测了两幅图像中的源码关键点和描述符。接着，分析我们创建了一个FLANN匹配器对象，源码并使用它对两幅图像中的分析关键点进行了匹配。最后，源码我们筛选出了最优的分析匹配结果，并使用cv.drawMatches()函数在两幅图像中绘制了匹配结果，源码并将结果保存到了本地。分析
SIFT算法原理与源码分析
SIFT算法的源码精密解析：关键步骤与核心原理
1. 准备阶段：特征提取与描述符生成 在SIFT算法中，首先对box.png和box_in_scene.png两张图像进行关键点检测。利用Python的盛怒的老鼠 源码pysift库，通过一系列精细步骤，我们从灰度图像中提取出关键点，并生成稳定的描述符，以确保在不同尺度和角度下依然具有较高的匹配性。 2. 高斯金字塔构建计算基础图像的高斯模糊，sigma值选择1.6，先放大2倍，确保模糊程度适中。
通过连续应用高斯滤波，构建高斯金字塔，每层图像由模糊和下采样组合而成，每组octave包含5张图像，从底层开始，逐渐减小尺度。
3. 极值点检测与极值点定位在高斯差分金字塔中寻找潜在的兴趣点，利用邻域定义，底部导航js源码选择尺度空间中的极值点，这些点具有旋转不变性和稳定性。
使用quadratic fit细化极值点位置，确保匹配点的精度。
4. 特征描述与方向计算从细化的位置计算关键点方向，通过梯度方向和大小统计直方图，确定主次方向，以增强描述符的旋转不变性。
通过描述符生成过程，旋转图像以匹配关键点梯度与x轴，划分x格子并加权叠加，生成维的SIFT特征描述符。
5. 精度校验与匹配处理利用FLANN进行k近邻搜索，执行Lowe's ratio test筛选匹配点，确保足够的匹配数。
执行RANSAC方法估计模板与场景之间的sg win 源码 出售homography，实现3D视角变化适应。
在场景图像上标注检测到的模板并标识SIFT匹配点。
SIFT的独特性：它提供了尺度不变、角度不变以及在一定程度上抵抗3D视角变化的特征，是计算机视觉领域中重要的特征检测和描述算法。（四十三）特征点检测-LBP
时间为友，记录点滴。
特征点检测领域并非只有一种算法，大神们总能带来新颖的想法。虽然不可能掌握所有算法，但有些思路是值得借鉴的。
比如SIFT就是一个宝库，总能给我们带来启发。
既然已经了解了Harris、SIFT、FAST等特征检测算法，ymodem crc校验源码以及特征点的定义和评判标准，那么我们就来探讨LBP如何在特征检测领域脱颖而出。
思考一下特征点的优良性质：
什么是LBP？
LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种描述图像局部纹理特征的算子，它具有旋转不变性和灰度不变性等显著优点。由T. Ojala、M. Pietikäinen和D. Harwood在年提出，用于纹理特征提取。它提取的是图像的局部纹理特征；
它是如何实现的？
首先谈谈原始LBP算子：
通过比较3*3邻域内的8个点，可以得到8位二进制数（通常转换为十进制数即LBP码，共种，即2 Byte），即得到该窗口中心像素点的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理信息。
虽然简单，但略显简陋（是不是与FAST算子有些类似）。这个LBP算子显然不能表示优良特征点，还好它出现的早（），所以后人对LBP做了很多优化，使其满足尺度不变、旋转不变、光照不变。
尺度不变：
无论是SIFT还是ORB，要做到尺度不变，我们通常采用金字塔扩展到多尺度空间，但LBP有它独特的方法。
在原始的LBP中，我们选择的是以目标点为中心，3x3的8邻域，经历过FAST的我们很容易想到半径的概念。那么3x3代表的就是以目标点为圆心，半径为1的邻域，如果我们把半径扩展一下会怎么样呢？
Ojala等人对LBP算子进行了改进，将3×3邻域扩展到任意邻域，并用圆形邻域代替了正方形邻域，改进后的LBP算子允许在半径为R的圆形邻域内有任意多个像素点。从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子；
这种情况下，对应黑点像素可能不是整数，要得到该点准确的像素值，必须对该点进行插值计算才能得到该点像素值，常见的插值方式为双线性插值或者立方插值。
这种思路有点像“山不转，水转；水不转，人转”；
旋转不变性：
Maenpaa等人又将LBP算子进行了扩展，提出了具有旋转不变性的LBP算子，即不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的LBP值，取其最小值作为该邻域的LBP值。
举一个具体的例子：下图所示的8种LBP模式，经过旋转不变的处理，最终得到的具有旋转不变性的LBP值为。也就是说，图中的8种LBP模式对应的旋转不变的LBP模式都是。
光照不变：
从LBP的差值计算可以看出，LBP本身就具有光照不变的特性（灰度值按比例缩放，强者恒强），但是我们可以引入权重概念，计算LBP码和对比度。
好了，LBP就这么多。是不是感觉SIFT/ORB后什么都简单了些？
在网上搜了个Python实现的LBP，实验了下，贴在这里：
Python
惯例，OpenCV早就给我们提供了LBP的算子，而且可以结合FaceDetect来用，
C++
1、lbpcascade_frontalface_improved文件我使用的是我们自己编译出来的，在Binfile\install\etc\lbpcascades目录下（你可以用everything搜索一下，OpenCV源码中也有提供） 2、今天我们首次使用了CascadeClassifier，这个我觉得有必要在后面详细解释一下。用OpenCV做人脸检测简直简单得不要不要的。
SURF、SIFT 特征检测
介绍：SURF特征检测是一种尺度不变特征检测技术，它能够在不同尺度下检测到一致的物体关键点，并且每个检测到的特征点都关联一个尺度因子。理想状态下，两个尺度因子之间的比值应当与图像尺度的比值相同。SURF特征的全称是加速稳健特征（Speeded Up Robust Feature），它不仅实现了尺度不变性，还具备高效计算的特点。
实现原理：
例子代码：
效果图
2. SIFT特征检测
实现原理：
例子代码：
效果图
欢迎关注我的微信公众号“OpenCV图像处理算法”，主要分享我在学习图像处理算法过程中的心得，内容涵盖特征提取、目标跟踪、定位、机器学习和深度学习等领域。每个案例都会附上源码和相关资料，期待与同行交流，共同进步。
