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图像特征点分布均匀性的评价方法
- 图像特征点分布均匀性的评价方法
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- 。在提取图像特征点的时候采用提取角点的方式，用角点检测与图像的局部自相关函数紧密结合的方法，通过角点分析来判断待检测点是否为角点。-In the extraction of image features: by the way, extracts angular point with corner detection and image of partial autocorrelation function of integrated method, through the corner to
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- 用Hausdorff距离对两角点集进行配准，得到点集间的仿射变换，从而实现图像的自动配准。此算法以角点作为Hausdorff距离的配准特征，与直接选用边缘来配准的方法相比较，大大减小计算量。-Hausdorff distance on the corners with a point set registration, be affine transformation between sets in order to achieve automatic image registration. T
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- 用Hausdorff距离对两角点集进行配准，得到点集间的仿射变换，从而实现图像的自动配准。此算法以角点作为Hausdorff距离的配准特征，与直接选用边缘来配准的方法相比较，大大减小计算量。-Hausdorff distance on the corners with a point set registration, be affine transformation between sets in order to achieve automatic image registration. T
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- 用Hausdorff距离对两角点集进行配准，得到点集间的仿射变换，从而实现图像的自动配准。此算法以角点作为Hausdorff距离的配准特征，与直接选用边缘来配准的方法相比较，大大减小计算量。-Hausdorff distance on the corners with a point set registration, be affine transformation between sets in order to achieve automatic image registration. T
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- 用Hausdorff距离对两角点集进行配准，得到点集间的仿射变换，从而实现图像的自动配准。此算法以角点作为Hausdorff距离的配准特征，与直接选用边缘来配准的方法相比较，大大减小计算量。-Hausdorff distance on the corners with a point set registration, be affine transformation between sets in order to achieve automatic image registration. T
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- 用Hausdorff距离对两角点集进行配准，得到点集间的仿射变换，从而实现图像的自动配准。此算法以角点作为Hausdorff距离的配准特征，与直接选用边缘来配准的方法相比较，大大减小计算量。-Hausdorff distance on the corners with a point set registration, be affine transformation between sets in order to achieve automatic image registration. T
usb_modeswitch-deployment
- usb_modeswitch是一个模式切换工具，用于控制含有多个USB子设备的USB设备。如果你使用过3G的无线上网卡，你应该会很清楚的了解到这一点。 具体点来说，目前一些新的USB设备在内部含有windows驱动，当你第一次插入的时候，它作为一个闪存，并提示你安装驱动。 在安装驱动之后，驱动会自动切换USB设备的模式，存储设备将会消失（大多数情况），新的设备将会产生（如USB类型的Modem）。 这种特征被无线设备的制造商称其为“免CD”的设备。 目前许多这种设备都可以在
CV_features2d
- OpenCV里面实现了许多特征点检测算法，我花了一段时间去学习和理解，写了一个文档在这，希望对大家又帮助。-OpenCV which implements many features detection algorithm, it took me some time to learn and understand, wrote a document in this, and I hope they help.
ILFS特征提取
- 无穷维潜在特征选择（ILFS） 潜在特征模型广泛使用于数据的小模块分解的过程。这些模型的贝叶斯非参数变量在潜在特征上使用了IBP先验，使特征的数量由数据决定。本研究提出了一种一般化的IBP——距离依赖IBP，用来建模不可交换数据。这种模型依赖于数据点之间定义的距离，倾向于使相邻近的数据共享更多的特征。距离测度的选择不同可以带来不同的依赖关系。