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搜索资源列表

  1. SIFTPCA-SIFTandSURF

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  2. 一篇SIFT、PCA-SIFT和SURF比较的文章,本文对上述三种进行了详细的比较,使读者更加深入了解三种方法的区别-A SIFT, PCA-SIFT and SURF comparison article, the paper of the three carried out a detailed comparison of the reader a better understanding of the difference between the three methods
  3. 所属分类:Windows Develop

    • 发布日期:2017-05-03
    • 文件大小:1203379
    • 提供者:隋磊
  1. Copy_of_SIFT_SURF

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  2. Sift Surf example Sift Surf example
  3. 所属分类:Windows Develop

    • 发布日期:2017-05-11
    • 文件大小:2858564
    • 提供者:Mike
  1. ExtractPoints

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  2. 摄影测量,特征点匹配,可以读入BMP位图,用Morevec算子,FForstner算子,Harris算子进行特征点的提取。-Photogrammetry, feature matching,
  3. 所属分类:Windows Develop

    • 发布日期:2017-05-20
    • 文件大小:5928407
    • 提供者:项青
  1. CLassical-descriptor

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  2. sift,surf,daisy,steerfilter,shape context,smd,gih,金字塔方向直方图phog-sift,surf,daisy,steerfilter,shape context,smd,gih
  3. 所属分类:Other windows programs

    • 发布日期:2017-06-02
    • 文件大小:14817153
    • 提供者:
  1. vlfeat-0.9.19-bin.tar

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  2. SIFT,SURF,MSER函数库,包括MATLAB和C++源程序-SIFT SURF MSER function
  3. 所属分类:Windows Develop

    • 发布日期:2017-06-03
    • 文件大小:14866761
    • 提供者:huo
  1. OpenSURFCSharp

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  2. 比传统的图像匹配方法更好,相对于SIFT\SURF算法运行速率提高-Improve OpenSURF c# version
  3. 所属分类:GDI-Bitmap

    • 发布日期:2017-05-03
    • 文件大小:667673
    • 提供者:sunbaohua
  1. OpenSURF_version1c

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  2. This code is an implementation of SURF (Speeded Up Robust Features). SURF will detect landmark points in an image, and describe the points by a vector which is robust against (a little bit) rotation,scaling and noise. It can be used in the same way a
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-05-03
    • 文件大小:722184
    • 提供者:abdouninaceur
  1. RobustMatch

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  2. 基于opencv,讲述关于SIFT、SURF、ORB、FREAK、FAST、BRIEF等方法用于图像的特征提取以及匹配之间的不同-Based on opencv, about SIFT, SURF, ORB, FREAK, FAST, and BRIEF, used for image feature extraction and matching between different
  3. 所属分类:CSharp

    • 发布日期:2017-06-02
    • 文件大小:14266042
    • 提供者:江腾达
  1. SURF_features_extracting

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  2. 用于图像的特征提取,运算速度快!比传统的SIFT算法快好多!(Feature extraction for images, fast operation! Much faster than the traditional sift algorithm!)
  3. 所属分类:其他

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