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3D-gamer
- 雙camera，取出左右camera的image，做flann ransac matching（基予sift）同時計算出fundamental matrix和深度關係。另外做了光流法h檔 加載後 可以計算左右camera 運動位移。 如果不能解壓縮，請將檔案後綴改成7z。-3D geometry
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
test
- 双目视觉的立体匹配和特征点检测，sift/surf/orb等特征都可以，ransac方法去噪-Stereo matching and feature points detection, sift/surf/ORB and other characteristics of the binocular vision can RANSAC method de-noising
360_panorama
- 360-panorama，360度柱面图像拼接，程序在VS2008环境下开发，opencv2.4.3版本，程序可以直接运行，以将所需依赖项添加在文件夹中，源图像放在source_pic中，最后生成结果在result_pic中。 实现步骤：1先将图像投影到柱面坐标上，2提取图像SIFT描述子，3将SIFT描述子配对，4用RANSAC算法根据配对成功的描述子统计出变换矩阵T，5图像拼接。 对于拼接后的图像，没有做进一步细化处理，使用者可以在生成的图像上再做进一步编辑。-360-panoram
OpencvProject
- 目前网上用MSER做图像配准的代码资料较少，特上传此代码做学习交流。欢迎业内同仁共同讨论研究，本代码采用opencv自带的mser特征提取方法，并对该特征进行sift椭圆表达，在配准时使用ransac算法进行提纯。因为时间有限，未考虑LM光束法平差约束，日后进行添加。-MSER
Qt_RobHess_SIFT
- RobHess的SIFT源码 RANSAC去除误匹配-SIFT the source code for RobHess RANSAC remove false match
robwhess-opensift
- 基于局部不变特征的图像匹配。利用SIFT算法实现局部特征的检测与提取，再用RANSAC算法筛选特征点，提高正确的匹配率。-Based image matching local invariant features. Use SIFT algorithm to detect and local feature extraction, and then filtering feature points RANSAC algorithm to improve the correct match rat
SIFT-RANSAC
- opencv里的SIFT检测与RANSAC提纯，具备RANSC算法的详细步骤,VS2010环境-opencv in the SIFT and RANSAC to detect purified with RANSAC algorithm detailed steps
sift-kd-treePsansac
- 基于SIFT 的电子稳像技术。用SIFT+KDTREE+RANSCA实现-image stabilization based on sift+kd tree+ransac
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
个人作业
- 实现sift，orb,surf，并可以用ransac匹配。(Implement sift, orb, surf, and match with ransac.)
code
- Harris角点检测、SIFT+RANSAC、sift+1nn+ransac、图像拼接代码、FAST+BRIEF编程资料(Harris corner detection, SIFT+RANSAC, sift+1nn+ransac, image mosaic code, FAST+BRIEF programming data)