1.Octave 和MATLAB的区别？会用MATLAB的话，还用学Octave吗？
2.freemat版本
3.SIFT算法原理与源码分析
4.OCTAVE的介绍

Octave 和MATLAB的区别？会用MATLAB的话，还用学Octave吗？

       ä¸»è¦åŒºåˆ«å¦‚下：

       1、占用空间：Octave比较小，安装程序只有几十兆；而Matlab非常庞大，最新版的安装程序大约8G。Matlab之所以那么庞大，是因为有大量的面向各种应用领域的工具箱，Octave无法相比的。

       2、用户界面：Matlab经过那么多年的发展，而且又是商业软件，这方面肯定更胜一筹。以前Octave没有调试程序的GUI，现在据说已经有了，但应该比不上Matlab。

       3、语法方面：Octave最初便是模彷Matlab而设计，语法基本上与Matlab一致，严谨编写的代码应同时可在Matlab及Octave运行，但也有很多细节上差别。一些软件开发小组也使用两者兼容的语法，直接开发可以同时在Matlab和Octave使用的程序。

       4、费用方面：Octave是完全免费的（并且是开源的），而Matlab是商业软件，价格很昂贵。商业版的优势是有非常完善的服务。

       æ‰€ä»¥è¯´ï¼Œå¦‚果会用Matlab，是没必要去学Octave的。

拓展资料：

       MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

       MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

       MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

       MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。

       Octave是一种高层解释类编程语言，旨在解决线性和非线性的数值计算问题。Octave为GNU项目下的开源软件，早期版本为命令行交互方式，4.0.0版本发布基于QT编写的GUI交互界面。Octave语法与Matlab语法非常接近，可以很容易的将matlab程序移植到Octave。同时与C++,源码QT等接口较Matlab更加方便。

       

freemat版本

       FreeMat 4.1于年月日发布，此次更新带来了显著的源码改进。最引人注目的源码是引入了新的准时生产（JIT）编译器，使用C++语言作为后端，源码实现了代码的源码即时编译，这意味着大部分FreeMat代码可以更快地转化为可执行代码。源码pboc3.0 源码CLANG-LLVM被选为后端，源码以提供运行时编译的源码效率。

       值得注意的源码是，官方已停止提供通用版的源码Mac OS X FreeMat，转而推荐用户通过Macports在Mac OS X平台上安装。源码对于PowerPC Mac OS X用户，源码他们可以选择从源代码自行构建FreeMat，源码以满足自身需求。源码

       FreeMat在数据可视化方面也有了显著提升，源码通过集成VTK工具包，FreeMat在处理多维数据集的渲染上表现出色，用户只需简单的脚本就能利用VTK的强大功能。此外，快速阅读源码FreeMat 4.1还引入了初级的Octave文件解释器，允许在FreeMat中运行Octave脚本，并已包含部分Octave函数，如factor，但该功能还在持续发展中。

       相比于FreeMat 4.0，FreeMat 4.1在编辑器、用户界面、与Matlab的哨兵机制源码兼容性、动态BLAS连接、以及新的矢量函数等方面均有显著优化。图形处理能力也得到了提升，数字绘图速度更快，同时在位操作系统上，FreeMat的处理能力突破了2GB的限制。代码分析器的加入也增强了FreeMat的代码质量检查功能。

       内部改进方面，FreeMat 4.1引入了新数组类的viewmodel源码设置实现，提升了兼容性处理，并全面采用CMake构建系统，这些变化都为用户提供更稳定和高效的使用体验。

扩展资料

       FreeMat是一款发布于GPL协议下的开源跨平台科学计算软件，功能上类似于Mathworks公司的Matlab及Research Systems公司的IDL这些商业软件。与Matlab、Octave等都具有较好的兼容性。FreeMat相对于Matlab而言，具有体积小的vue源码git优点，特别适合学生群体的使用。

SIFT算法原理与源码分析

       SIFT算法的精密解析：关键步骤与核心原理

       1. 准备阶段：特征提取与描述符生成

       在SIFT算法中，首先对box.png和box_in_scene.png两张图像进行关键点检测。利用Python的pysift库，通过一系列精细步骤，我们从灰度图像中提取出关键点，并生成稳定的描述符，以确保在不同尺度和角度下依然具有较高的匹配性。

       2. 高斯金字塔构建

       计算基础图像的高斯模糊，sigma值选择1.6，先放大2倍，确保模糊程度适中。

       通过连续应用高斯滤波，构建高斯金字塔，每层图像由模糊和下采样组合而成，每组octave包含5张图像，从底层开始，逐渐减小尺度。

       3. 极值点检测与极值点定位

       在高斯差分金字塔中寻找潜在的兴趣点，利用邻域定义，选择尺度空间中的极值点，这些点具有旋转不变性和稳定性。

       使用quadratic fit细化极值点位置，确保匹配点的精度。

       4. 特征描述与方向计算

       从细化的位置计算关键点方向，通过梯度方向和大小统计直方图，确定主次方向，以增强描述符的旋转不变性。

       通过描述符生成过程，旋转图像以匹配关键点梯度与x轴，划分x格子并加权叠加，生成维的SIFT特征描述符。

       5. 精度校验与匹配处理

       利用FLANN进行k近邻搜索，执行Lowe's ratio test筛选匹配点，确保足够的匹配数。

       执行RANSAC方法估计模板与场景之间的homography，实现3D视角变化适应。

       在场景图像上标注检测到的模板并标识SIFT匹配点。

       SIFT的独特性：它提供了尺度不变、角度不变以及在一定程度上抵抗3D视角变化的特征，是计算机视觉领域中重要的特征检测和描述算法。

OCTAVE的介绍

       Octave是一个旨在提供与Matlab语法兼容的开放源代码科学计算及数值分析的工具；它同时也是GNU项目成员之一。详见GNU Octave。