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SIFT
- SIFT算法实现，更加适合医学图像匹配，更好去掉边缘点，去掉误匹配-this is not original SIFT algorithms,can fit for operation pictures,delete the edge points,reduce the wrong match
motion-tracking-and-implementation
- 目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支,日益广泛应用于科学技术、国防安全、航空、医药卫生以及国民经济等领域。实现目标跟踪的关键在于完整地分割目标、合理提取特征和准确地识别目标,同时,要考虑算法实现的时间,以保证实时性。当视频图像中被跟踪目标发生姿态变化,存在旋转或部分遮挡时,简单的灰度模板或者Hausdorff距离匹配一般很难达到实时跟踪目标的要求,出现误匹配或者跟踪丢失的情况,而且跟踪效率较低。Gary R.Bradski提出的CAMSHIFT[1](Continu-ously Adaptive
RANSAC
- 提纯检测到的特征点的一个算法，可以和SIFT算法结合使用，去除一些误匹配的关键点，提高代码的执行效率-Purified feature points detected an algorithm that can be used in conjunction with SIFT algorithm to remove some of the mismatching of the key points to improve the efficiency of the implementation o
Qt_RobHess_SIFT
- RobHess的SIFT源码 RANSAC去除误匹配-SIFT the source code for RobHess RANSAC remove false match
SIFT_and_ransac
- sift-and-ransac结合的图形图像特征点匹配于删除误匹配点-Graphic image feature point sift-and-ransac binding matches delete mismatching points
FasterSurf
- 一个图像拼接框架。切换注释与未注释代码可实现不同检测器与描述子的组合。默认使用SURF+BRIEF，通过预设重叠区域比例排除非重叠区域特征点的检测，提升特征点检测速度，减少误匹配。(An image stitching frame. The switching annotation and the non - annotated code can implement the combination of different detectors and descr iptors. Using SU