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，分析普通工具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的视频类网页源码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，竣码支付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同花顺添加指标源码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，每日新报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。
