尺度不变特征转换
的有关信息介绍如下:尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform 或 SIFT)是一种机器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、旋转不变数,此算法由 David Lowe 在1999年所发表,2004年完善总结。
想要了解更多“尺度不变特征转换”的信息,请点击:尺度不变特征转换百科
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform 或 SIFT)是一种机器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、旋转不变数,此算法由 David Lowe 在1999年所发表,2004年完善总结。
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