搜索资源列表
test
- 双目视觉的立体匹配和特征点检测，sift/surf/orb等特征都可以，ransac方法去噪-Stereo matching and feature points detection, sift/surf/ORB and other characteristics of the binocular vision can RANSAC method de-noising
siftDemoV4
- David Lowe的sift提取特征点的源代码，适合新手进行图像的特征点提取-David Lowe sift extract characteristic points source code, suitable for novice image feature point extraction
OpencvProject
- 目前网上用MSER做图像配准的代码资料较少，特上传此代码做学习交流。欢迎业内同仁共同讨论研究，本代码采用opencv自带的mser特征提取方法，并对该特征进行sift椭圆表达，在配准时使用ransac算法进行提纯。因为时间有限，未考虑LM光束法平差约束，日后进行添加。-MSER
FeatureExtract
- 基于OPENCV的多种特征提取算法,包括SIFT，SURF，MSER-OPENCV based on a variety of feature extraction algorithm
FraudRecognition
- 基于OPENCV的多种特征提取、描述、匹配算法,包括SIFT，SURF，MSER-OPENCV based on a variety of feature extraction algorithm
CSharp_SIFT
- 使用C#实现的SIFT算子；SIFT目前最流行的图象特征表示方法，在图象分类，对象领域有广泛应用-Using C# implementation of SIFT operator SIFT currently the most popular method of image feature representation in image classification, object fields have extensive application
FeatureAndObjectRecognition
- 利用OpenCV的库，实现基于SIFT的特征检测和匹配，匹配好两个图像的同一物体，并在第二张图像上框出来第一个图像中的物体-Using OpenCV library that implements the SIFT-based feature detection and matching, matching two images of the same object is good, and in the second picture on the box out of the first ob
matlab
- 适用于SIFT图像特征提取、K-means生成聚类、SVM图像分类-Image feature extraction, generation clustering, image classification
daisy_presentation
- 大牛 E Tola的daisy特征描述子 比sift稠密 是稠密匹配经典之作 速度很快-Daniel E Tola s daisy feature descr iptor dense is dense than sift matching classic fast
opencvsift
- 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
sift_project
- sift 算法，对于图像视频的特征提取非常有用，运用十分广泛-sift
SURF
- 基于SUFT的特征提取与匹配，内涵详细的文档说明，很好的实现了特征提取与匹配，该方法较基本的SIFT有很大的提高-Extraction and matching of features based on SUFT, detailed content of the documentation, very good realization of the feature extraction and matching, SIFT the method is basic is greatly impro
ASIFT_windows_beta.ra
- 在WINDOWS下实现ASIFT（仿射尺度不变特征变换）功能 是SIFT功能是扩展
TestSIFTVC6
- 用opencv实现的sift的图像特征提取与匹配，有结果显示-Sift based on opencv image feature extraction and matching, according to the results
matchSIFT
- 基于SIFT的特征匹配源代码，代码中含有对SIFT的最详尽表述，能让你更加深入的了解SIFT的工作流程，其中几个DEMO是SIFT的几个应用的例子-SIFT-based feature matching source code, the code contains the most detailed presentation on SIFT, allowing you to more in-depth understanding of the SIFT workflow, several DEM
image-matching--
- 首先对图像 进行高斯和 Wallis 滤波处理，然后采用简化 SIFT 算法进行特征点提取，最后通过特征点双向 匹配方法实现图像的精确匹配。通过对缺陷版图图像的试验验证了该方法具有匹配点数量 多、准确率高、无重复点等优点。-First of all Gaussian image filtering and Wallis and simplified SIFT feature point extraction algorithm, and finally through the fea
image-feature
- 把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图 像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候 选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量 局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙 齿模型图像的特征，并为牙齿
image-matching-
- 针对 １２８ 维 ＳＩＦＴ 特 征向量，采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法，利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率 ． 实验结 果表明：改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果 ． 与原算法相比，在保 证匹配点数和匹配时间的基础上，改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低 １０％～２０％ ， 对于小尺度的视角变换，误匹配率平均降低 ５％． -For 128-dimensi
siftPransac
- SIFT点提取，KD树特征匹配，再用随机抽样一致算法去除无匹配-SIFT extraction, KD tree feature matching, and then remove the non-random sample consensus algorithm matches
SURF
- 这个代码是图像特征检测与匹配的。速度比sift快。-image feature detection and matching