搜索资源列表
SIFT特征点匹配
- 经典的SIFT特征点匹配算法
ReadBundleOutFile
- 分析读取Bundler输出的.txt,.key文件，对三维点云sift特征建立KD树索引。-Parsing Bundler Output including .txt& .key Files to construct a KD tree Index.
sift
- SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。-Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algori
sift-mosaic
- sift 图像拼接，先找到两幅图像对应的特征点，然后算出变换矩阵，然后投影拼接图像-find the feature points of two images,using them to find the translate matrix,then complete the image mosaic
3D-Reconstruction.
- 择了一种速度、特征点数量和精度都比较好的组合方案：FAST角点检测算法+sift特征描述子+FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) 匹配算法。-Choose a speed and precision of the number of feature points are relatively good combination scheme: FAST corner detection algorithm+sift featur
dense-stereo
- 基于VC++的双目立体视觉检测 采用SIFT特征点计算稀疏匹配 和稠密匹配-VC++ based binocular stereo vision detection using SIFT feature points to calculate sparse matching and dense matching