Lowe的SIFT（尺度不变特征变换）程序使用详细说明

原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c191f370100u67y.html

系统：Debian Lenny

程序下载：http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/

使用说明请看README。

Matlab中使用：

1、提取sift描述子：

[image, descrips, locs] = sift('scene.pgm');

image：输入图像矩阵；

descrips：规范化的特征描述子（n×128维；每行元素平方和为1）

locs：关键点（n×4；每行1、2个元素为关键点坐标，第3个元素为关键点的尺度，第4个元素为关键点的角度[单位：弧度]）

具体过程：

（1）Matlab读入图片并存为tmp.pgm；

（2）调用可执行文件生sift成特征描述文件tmp.key：

第1行：第1个元素为特征点个数，第2个元素为特征描述子维数

第2行：关键点locs

第3~9行：第1个关键点的128维特征

（3）将tmp.key读入为Matlab的矩阵并进行规范化。

2、显示关键点：

showkeys(image, locs);

箭头方向代表关键点方向，长度代表尺度scale（显示时放大了6倍）；

3、特征点匹配：

match('scene.pgm','book.pgm');

调用sift生成关键点特征描述子，通过计算两幅图片两两关键点对应特征向量的夹角（越小越相似）。

匹配规则：若A图中关键点a与B图最相似关键点为b1，次相似关键点为b2，并且a与b1的夹角小于distRatio（0.6）倍的a与b2的夹角，则a与b1匹配，否者a不与B图中任何点匹配。

直接从命令行运行：

1、$make 生成用于匹配的match程序

2、提取关键点特征描述子：

$ ./sift <book.pgm >book.key

$ ./sift <scene.pgm >scene.key

（显示关键点：$ ./sift -display <book.pgm >result.pgm）

3、匹配：

./match -im1 book.pgm -k1 book.key -im2 scene.pgm -k2 scene.key > out.pgm