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shapMatch
- 本文对形状匹配的方法进行了回顾。介绍了一些形状表示方法, 其中主要是形状简化 的方法。形状匹配的方法可以分为基于各种变换不变量的形状匹配方法和基于局部特征的形状匹配方法, 并根据这一分类介绍了很多有代表性的匹配方法。
shapematch
- 一篇质量较高的形状匹配方面的文献。里面详细介绍了各种形状匹配方法。
imagematch.rar
- 模式识别,图像匹配的VC程序,能够对不同大小相同形状的目标进行识别.,Pattern recognition, image matching of the VC process, the same can of different sizes to identify the shape of the goal.
ShapeMatchingandObjectRecognition
- 基于形状上下文特征描述的形状匹配和物体识别介绍-Introduction to shape matching and object recognition based on Shape context
Fast_Lattice_Shape_Matching_2D_Demo
- 鲁邦实时形变的快速网格形状匹配方法，这个代码我是向作者要来的。-FastLSM: Fast Lattice Shape Matching for Robust Real-Time Deformation. This demo is intended to illustrate the kinds of behavior attainable using the FastLSM algorithm, and to provide an example implementation of
BMP-shape
- 形状上下文算法。做好预处理后，使用此算法匹配验证码，识别率非常高，且无视扭曲，变形。-The shape context algorithm. Do a good job pre-treated using this algorithm matches the verification code, recognition rate is very high, and ignore the twisted, distorted.
HalconMatch
- 这是本人写的一款基于HALCON形状匹配的源码，识别率比较高，模板客任意制作。-This is my written a source code based on HALCON shape matching, recognition rate is relatively high, the template off any produce.
imgpolarcoord
- 图像笛卡尔坐标转极坐标，下视景像匹配制导中，实时图和基准图的拍摄高度、方位和图像比例尺不完全一致，两图的轮廓形状存在旋转和变形等差异，边缘特征提取方法受图像灰度分布影响存在变形和移位，易导致匹配错误。用侧抑制竞争方法，图像边缘特征提取快速准确，不发生移位，对灰度变化也不敏感，再用扩展边缘特征法，克服轮廓变形对边缘匹配的影响。在此基础上，引入对数极坐标变换，进一步提高图像的抗旋转和尺度收放的匹配精度。结果表明，此方法模型简单、抗几何变形能力强且便于实现。-Cartesian coordinates
snake
- snake模型经典文章，后续的amm（主动形状匹配）模型就是根据sanke模型发展得到的-Article classic snake model, the follow-up amm (active shape matching) model is the model of development in accordance with the sanke
ActiveAppearanceModels(1998)
- amm模型（主动形状匹配模型）在人脸定位中应用较多，通过对样本的训练拟合得到；初始化需要注意-amm model (active shape model matching) face in the application of more targeted, through the training samples have been fitted initialization needs attention
zdf2
- 1.分别实现GL_TRAINGLE_STRIP，GL_TRAINGLE_FAN，GL_QUAD_STRIP等基本形状，至少包括10个以上的顶点。 2.不同形状分别设置不同的颜色。 3.用不同的填充模式绘制多面体，如桌子、椅子、电脑、建筑物等(自定义)。 -1., Respectively, to achieve GL_TRAINGLE_STRIP, GL_TRAINGLE_FAN, GL_QUAD_STRIP basic shape, at the very least, the c
hausdorff
- 摘 要： 提出了一种基于改进 Ha u s d o r f f距离的人脸相似度匹配的方法， 该方法首先将人脸划分为脸型、 双眼、 鼻、 嘴等几个特征点 集， 分别计算各部分的改进 Ha u s d o r f f 距离， 然后进行加权计算相似度。利用该方法， 在 A S M( 主动形状模型) 定位人脸的基础上进 行了人脸检索。 实验表明， 利用人脸相似度计算方法对人脸特征库进行搜索， 达到 了较好的效果。同时结合 A S M 自动人脸检测， 本 方法可以全自动完成人脸匹配， 应
HDevelop
- 基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究-The shape matching algorithm based on HDevelop Parameter Optimization
Depthmeasurementoftheobjectbasedonthecorresponding
- 提出了一种基于对应点匹配的物体深度信息测量方法。首先给出了物理图像坐标系与像素坐标系之间的关系；其次，借助于相关法计算两幅图像中目标的相似度，以实现同一目标在不同成像中的匹配；然后从目标几何形状的角点出发，结合对应点的外极线约束条件，提出一种有效的对应点匹配算法，并利用对应点的视差计算基于光轴平行的双摄像机成像的目标深度信息。计算机仿真结果验证了算法的有效性。-A method for measuring the depth of an object was proposed based on
hsm-matlab
- 使用Hough变换实现图像的二维匹配，可以用于形状的查找和对应，同样适用于机器人定位等领域。 代码内包含说明文档，内容详尽-This document describes the Matlab implementation of an algorithm called Hough Scan Matching. The algorithm s goal is to find the roto-translation which makes two sets of bidimensional d
image-retrieval-technology-research
- 基于内容的图像检索技术的关键在于特征提取，是利用图像的颜色、形状、纹理、轮廓、对象的空间关系等客观独立的存在于图像中的基本视觉特征作为图像的索引，计算查询图像和目标图像的相似距离，按相似度匹配进行检索。综合国内外研究现状，可将基于内容的图像检索技术分为如下几种类型:基于颜色特征的检索、基于纹理特征的检索、基于形状及区域的检索、基于空间约束关系的检索。-Based on comparing various affine invariant regional basis, selection of
形状匹配例子
- 关于halcon形状匹配的一些例子说明，希望对大家有帮助。(examples of halcon shape-based matching)
shape
- 使用OPENCV的示例实现的形状匹配方法(A shape matching method implemented using an example of OPENCV)
aco
- spd描述子，ACO算法匹配，文件中包含其他的描述子（形状上下文。。。），同时距离函数包括欧式距离和卡方距离(The SPD descr iptor matches the ACO algorithm, and the file contains other descr iptors (shape context) At the same time, the distance function includes Euclidean distance and chi square distance
simulate
- 形状是由图像的轮廓形成的，所以理论上形状识别是通常在边缘或轮廓检测后的步骤。(edge_based_matching The shape is formed by the outline of the image, so theoretically the shape recognition is usually the step after the edge or contour detection)