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sift-C
- 用Ｃ＃实现的ＳＩＦＴ角点提取与特征匹配的算法-realized sciences corner extraction and feature matching algorithm
siftpp-0.7.3
- SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力
SIFT
- 特征匹配算法
MatlabSIFT
- sift的Matlab代码!进行SIFT特征匹配与特征识别
surf特征点匹配
- 很好的特征点匹配算法—surf，性能好于harris和sift，并且使用C++和matlab混合编程，速度更快，更加准确！
ttt.rar
- 基于OPENCV的SIFT特征提取与匹配算法,OPENCV the SIFT-based feature extraction and matching algorithm
OpenCV
- OpenCV_人脸检测 SIFT特征匹配-OpenCV sift match
sift-demonstration
- sift匹配与识别演示程序 运行face.m文件，载入图片后可提取sift特征点-sift demonstration.rar. run face.m
Matlabsift
- sift提取特征点的图像匹配。其中包括特征点的提取和图像匹配两部分-sift feature extraction for image matching. These include feature point extraction and image matching two
RANSAC_SIFT
- sift特征点的提取匹配后使用Ransac进行基本矩阵的估计-sift the extraction of feature points were matched using the fundamental matrix estimation Ransac
imagematch
- 提取两幅图像的sift特征，并匹配图像，采用c语言实现-Extraction of two images of sift features, and matching images, using c language
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- SIFT特征匹配算法的PPT，很适用,是学习SIFT的好资料.-SIFT feature matching algorithm of the PPT, it is applicable, is a good learning SIFT information.
SiftANN
- 实现了SIFT特征点的提取和匹配功能，匹配算法使用的是ANN最相似最近邻居法。-Achieved a SIFT feature point extraction and matching, matching algorithm using ANN is most similar to nearest neighbor method.
SIFT
- 使用VLfeat的SIFT算法，在python平台进行SIFT特征提取和匹配(SIFT feature extraction and matching on Python platform based on SIFT algorithm of VLfeat)
001sifttest
- 双目视觉立体匹配，sift特征匹配，极限约束(Binocular stereo matching, sift feature matching, limit constraints)
sift-master
- 实现两幅图像基于sift特征的匹配，剔除误匹配点，实现精确的图像匹配(Matching two images based on SIFT features)
基于SIFT算法的图像特征点提取与匹配
- 文章深入研究了 SIFT 特征点提取的原理及过程，以基于 K-D 树结构的近邻算 法对呈线性变换的两幅图像在不同视角和噪声干扰情况下进行了特征点的粗匹 配，并通过随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus)进行特征点的提纯，删 除例如错误的匹配特征点对。针对粗匹配后误匹配点对较多导致的 RANSAC 算法 效率降低、运算时间变长的情况，论文以视差梯度约束对粗匹配点对进行预筛选， 提升了 RANSAC 算法的效率。根据匹配点对空间位置关系得出图像之间的变换模 型；最后将图像
splicing
- 二维图像拼接，sift特征匹配，快速k近邻匹配，ransac近一步过滤匹配点(Two dimensional image mosaic)
基于SIFT特征的图像配准（Matlab源代码）
- 基于SIFT的图像匹配配准，代码亲测好用，注释简单易懂，可以提取同名点，进行匹配配准。(Based on SIFT image matching registration, the code is easy to use, the annotation is simple and easy to understand, and the same name points can be extracted for matching registration.)