本代码包含了常用的特征点匹配算法，包括sift,surf和光流算法，其中只是利用了opencv的基础函数来调试，核心部分使用纯c代码，其中sift和光流的算法准确率较高，surf效果一般，这里的光流算法已经得到工程上的应用。这个代码也是多年前本人写得代码，其中算法不足之处请大家多多指教。由于本人自己编写的机器视觉库内代码较多，如果缺了那部分可留言。这些代码均经过多次测试，应该没有问题的。

机器视觉基础 | SIFT

研究了基于机器视觉的三维重建技术。利用普通的数码摄像机拍摄图片，通过摄像机定标、特征点检测和匹配、基础矩阵和本质矩阵计算来实现图像的三维重建。采用张正友标定方法的相机标定工具箱实现了相机的标定，利用尺度不变特征变换(SIFT)特征点的检测和匹配方法进行了图像特征点的检测和匹配，采用RANSAC算法计算基础矩阵，最后利用相机内参数和由基础矩阵获得的本质矩阵重建物体的特征点，并进行纹理贴图。实验结果表明利用这些图像可以进行物体重建，并且能够很好地反映出物体的三维特征。