利用SIFT特徵點和RANSAC方法進行物體識別（利用openCV和vs2010實現）

最近在學習物體識別方面的東西。在特徵點的提取領域，SIFT特徵點是非常經典的一個特徵點提取算法。RANSAC算法，是根據一組包含異常數據的樣本數據集，計算出數據的數學模型參數，得到有效樣本數據的算法。 本文的步驟就是，先利用SIFT算法對訓練圖片和實驗圖片分別提取特徵點，然後將兩次提取的特徵點進行匹配，這種單純的匹配方式會產生很多錯誤的匹配。然後用RANSAC方法，求出變換矩陣，從而可以排除大部分

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