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match-of-pic
- 图像模式匹配检测，使用C++，代码简洁，可实现 Video Retrieval System 视频分类与检索，世界trieckvid大赛使用参考-Image pattern matching detection, the use vs2008 environment, the code is simple and can achieve Video Retrieval System video classification and retrieval, using the referen
matching
- opencv 图像匹配，利用焦点检测进行匹配的源代码。安装了opencv的可以直接使用-opencv image matching, the focus detection to the source code to match. Installed opencv can be used directly
cvwork_correlation
- 使用vc++6.0和opencv1.0实现的模板与目标图片的匹配，用模板图像通过依次与图像的重叠区域进行相似度比较，将相似度最大的区域作为匹配目标区域。得出最后的匹配结果-Using vc 6.0 and opencv1.0 achieve the target image matches the template, using the template image followed by image overlap region with similarity comparison, simi
OpenCV_VC6.0_surf
- Visual C++ 6.0平台基于OpenCV的SURF图像特征点的检测和匹配源代码，能正确的实现图像特征点的检测和匹配功能，对研究图像特征点匹配非常有帮助。-The Visual C++ 6.0 platform is based on OpenCV SURF image feature points detection and matching of source code, can correct the image feature point detection and matchin
opencv-pipei
- opencv 轮廓提取和模板匹配,可以从目标图像中找出要匹配的小图片部位-opencv contour extraction and template matching, you can find out from the target image to match the small image parts
FeatureExtraction
- 我用的是sift算法，对图像进行识别，对两图像上的共同点进行匹配-I use the sift algorithm for image recognition, common on the two images match
Histogram
- 本代码实现图像的直方图反向匹配，用于目标识别定位-The code to achieve the image histogram reverse match for the positioning of target recognition
qt_open_surf
- 在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法，sift算法比较稳定，检测到的特征点也比较多，其最大的确定是计算复杂度较高。后面有不少学者对其进行了改进，其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法，surf的中文意思为快速鲁棒特征。本文不是专门介绍surf所有理论（最好的理论是作者的论文）的，只是对surf算法进行了下整理，方便以后查阅。 该代码的作者给出的主函数实现了6中功能，包括静态图片特征点的检测，视频中特征点的检测，图片之间的匹配，视频与图片之间的匹配
GSLmath--computer--fuction--lab
- 这是一个opencv函数库，能够在vc环境下进行图像处理，匹配，显示等-This is a opencv library, image processing, vc environment match the display
match
- opencv初学者第二课，用来匹配模板图片和原始图片，并用方框标出-opencv beginners class, used to match the template images and the original image, and is framed with
subpixelMatching
- 用于双目立体图像校正：亚像素角点、双向粗略匹配、用RANSAC方法计算F、opencv自带函数矫正图像-For binocular stereo image correction: the corner points of the sub-pixel, two-way rough match, use the RANSAC method F comes with opencv function corrected image
openlink
- opencv匹配,拼接代码,里面用了比较好的算法,能够实现图象匹配,比较实用-opencv match splicing code, which spent the better algorithm can achieve the image matching, more practical
3
- 输入： 自拍两幅同一个场景(或物体)的角度/远近有差别的图像 （对于学有余力的同学，建议多测试几张角度/远近差别较大的图像） 任务： 在每张图像中检测特征点位置并将匹配画出匹配得最好的10-20对特征点 输出要求（以下三个结果分别输出，不要重叠在一张图上）： 1. 在两张图上分别画出检测到的特征点位置 2. 对匹配得最好的10-20对特征点：每对特征点对用连接线画出 3. 用椭圆形式在图上画出上述每个特征点的描述子方向与尺度等信息 编程工具： Visual
sift_flann
- sift算法实现图像匹配，利用flann匹配算子-sift algorithm of image matching using flann match operator
StereoMatch
- 提供图形匹配NCC和SSDA算法,在VC++工程上可运行，图像效果良好。-provide the arghrithm of image match
draw-characteristic-and-match
- 用sift方法检测图像的特征点，并且求出特征向量从而匹配图像。-Sift method is used to inspect the image feature points, and to find the feature vector which match the image.
match
- 两幅图片的匹配算法 通过c++来实现 代码可以运行 -Two image matching algorithm code can be implemented by c++ run
match
- 两个图片特征提取和匹配C++代码，已通过调试。-Two image feature extraction and matching of c++ code, has passed the test
quickly match
- 基于亮度/色彩一致性，在SURF算法的基础上提出了一种快速图像特征点匹配算法，可以缩小特征点匹配所需的运行时间，提高正确匹配率。(Based on the brightness / color consistency, a fast image feature point matching algorithm based on SURF algorithm is proposed, which can reduce the running time of feature point matchi
match
- opencv学习笔记，基于vs2013和opencv3.2的单图像模板匹配(Single image template matching)