SIFT 算法提取图像局部特征， 成功应用于物体识别、图像检索等领域。SIFT 算法主要分为四个步骤： 检测尺度空间极值点、精确定位极值点、为每个关键点指定方向参数、关键点描述子的生成。-SIFT algorithm to extract local image features, successfully applied to object recognition, image retrieval and other fields. SIFT algorithm is divided into

基于局部不变特征的图像匹配。利用SIFT算法实现局部特征的检测与提取，再用RANSAC算法筛选特征点，提高正确的匹配率。-Based image matching local invariant features. Use SIFT algorithm to detect and local feature extraction, and then filtering feature points RANSAC algorithm to improve the correct match rat

Harris角点检测基本思想从图像局部的小窗口观察图像特征角点定义窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化 - Observation of local image features the image widget Mobile corners definition  window in any directi

基于SURF的光流法的运动物体检测应用——检测PTZ是否转动 内容： （1） 对光流法和SURF进行理论分析。 （2） 应用光流法对运动物体进行检测，理解David Stavens的demo。 （3） 用SURF提取的特征点来作为光流法中的特征点，来检测运动物体，并应用于一个实例：检测ptz云台是否转动。 【实验室项目】-use of optical flow with SURF  Motion estimation and video compressi