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搜索资源 - SIFT matching using matlab
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用sitf算法抽取图像之间的特征点来实现图像匹配。,Sitf extraction algorithm using the feature points between images to achieve image matching.
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用matlab和VC实现图像匹配拼接的sift算法,VC implementation using matlab and the image matching algorithm sift Splicing
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一个运用sift进行特征匹配的代码，经测试，可以很好的运行-To carry out a sift feature matching using the code, tested, can be a very good run
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SIFT是一种非常热门的图像匹配算法，能对发生旋转、缩放的图像进行匹配，文件演示了匹配过程，用MATLAB给出了源代码-SIFT is a very popular image matching algorithm, can occur rotating, zooming, image match, the document demonstrated the matching process, using MATLAB source code is given
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利用sift算法提取图像特征点，为进一步实现图像间的匹配做准备。-Sift algorithm using image feature extraction point for the further implementation of the matching between images ready to do.
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图像模板匹配算法用MATLAB来试验，有例子大家可以看看，有上占还不完好，有能力的自己-Image template matching algorithm using MATLAB to test, there are examples we can see, there are not well accounted for, the ability of their changed
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一个立体视觉匹配程序，采用matlab编写-A stereo vision matching program, prepared using matlab
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用sift算法进行图像的匹配。可以两幅不同的图像中进行点对点的匹配。很好的图像匹配的算法。用matlab编程-Using sift algorithm for image matching. Two different images can be carried out point to point matching. A very good image matching algorithms. Programming using matlab
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the sift algorithm for image matching using matlab
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1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。
参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005
2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割
参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》
C. Rother 2004
3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码
4 虹膜识别程序
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Matlab+C SIFT 特征提取与匹配演示程序
http://download.csdn.net/source/3472933
http://www.pudn.com/downloads372/sourcecode/graph/texture_mapping/detail1607889.html
使用 Matlab+C++混合编程的SIFT特征提取与匹配演示程序，很完整，是 Morton金字塔无缝漫游 GDAL SIFT 照片配准系统 的底层算法，很适合研究改进。使用这个
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图像匹配与识别 快速 匹配率高 需要用matlab 运行-Image matching and recognition fast matching rate need to run using matlab
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(1) 读取n副连续有重叠部分的图像，在n副图像中检测SIFT特征，并用SIFT
特征描述子对其进行描述。
(2) 匹配相邻图像的特征点，并根据特征点向量消除误匹配。
(3) 使用RANSAC方法，确定变换参数。
(4) 图像融合
-(1) Read n successive overlapping sub-part of the image, the image of the n sub-SIFT features detected and characterized us
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