机器视觉作业（二） Local Feature Matching
概述
本仓库提供了机器视觉课程第二部分的作业示例，专注于兴趣点检测、类SIFT局部特征描述以及简单匹配算法的实现。通过本作业，你将学习到如何使用Python编程语言来实现这些核心计算机视觉技术，并在实际图像数据上应用它们。
目录结构
- code: 包含所有实现上述功能的Python脚本。
feature_detection.py: 兴趣点检测的核心代码。feature_descriptor.py: 类SIFT特征描述符的实现。matching_algorithm.py: 简单匹配算法的代码实现。
- docs: 包含详细的作业说明和理论背景文档。
assignment_instructions.pdf: 详细介绍了作业的目标、要求及提交格式。
- images: 示例图像集，用于测试和演示功能。
- results: 预期的运行结果或示例输出，便于对照验证。
技术要求
- 兴趣点检测: 实现一种或多钟兴趣点检测算法，如Harris角点检测或FAST等，以识别图像中的稳定特征点。
- 类SIFT特征: 设计并实现一种类似于SIFT的特征描述子，具有尺度不变性和旋转不变性，但应避免侵犯SIFT专利的细节。
- 匹配算法: 开发一个基本的特征匹配策略，可以是比较两个图像中特征描述子的距离，用以确定对应的特征点对。
使用指南
- 环境准备: 确保你的Python环境中已安装必要的库，如OpenCV, NumPy等。
- 阅读文档: 在开始编码前，请仔细阅读
docs/assignment_instructions.pdf，理解每个任务的具体要求。 - 运行代码: 根据需求选择相应的Python脚本进行实验，可以修改输入图片路径或调整参数以观察效果。
- 分析结果: 运行匹配算法后，分析生成的匹配结果，理解不同参数对性能的影响。
注意事项
- 请尊重版权，本仓库仅供学习交流使用，不得用于商业目的。
- 实际应用中，考虑性能优化和异常处理是十分重要的。
- 虽然本实现旨在接近SIFT的功能，但请注意在正式项目中直接使用SIFT可能涉及专利问题，建议使用无专利争议的替代品，如ORB或AKAZE。
开始你的机器视觉探索之旅，通过实践这些基础但强大的技术，深入理解计算机如何“看”世界吧！