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搜索资源 - image registration opencv
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基于OpenCV和FFTW实现的相位相关图像匹配程序，需要OpenCV和FFTW库文件的支持。本程序并没有用到OpenCV中的DFT，而是用了FFTW中的FFT，所以速度要快很多。-Based on OpenCV and the FFTW implementation phase correlation image matching procedures, require OpenCV and FFTW library files. This procedure does not use Ope
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实现相位相关图像配准,编译产生库文件，用于openCV平台。实现了相位相关图像的快速搜索和两幅图像之间的匹配-Implementation phase correlation image registration, create library files compiled for openCV platform. Achieve the rapid phase correlation image search and matching between two images
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使用powell算法进行图像配准的。需要先配置ITK才能运行-Powell algorithm using image registration. Need to configure to run ITK
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SIFT图像配准系统，需要用到opencv和gsl的库
-SIFT Image Registration System, and the need to use opencv library gsl
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使用VC++编程，自动检测角点，实现图像配准，代码可用。-Automatically detect the corner points, for image registration, the code is available.
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图像的平移旋转镜像和特征点提取的配准部分，基于opencv，对学习图像的有帮助。-Image translation rotation mirror and registration feature point extraction part, based on opencv, learning image.
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DOS下的herris角点检测图像配准，有图像-herris demo in opencv for image registration
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数字图像处理的典型案例，包括CT图像重建系统、遥感图像配准系统等等。上述系统以OpenCV和vtk为基础，开发环境是VC，对图像系统的开发具有指导意义。-Typical case of digital image processing, including CT image reconstruction systems, remote sensing image registration system and so on. OpenCV and vtk above system is based
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使用VC和OPENCV编写的遥感图像配准的程序,可以运行-OPENCV prepared using VC and remote sensing image registration procedure, you can run
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利用opencv实现brisk算法下的图像配准-Using opencv achieve image registration algorithm under brisk
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opencv中brief算法实现图像配准-in brief opencv image registration algorithm
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opencv中利用boost描述符实现图像匹配和配准-opencv boost the use of descr iptors for image matching and registration
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本算法包含lucas-kandel和simer-baker的图像局部配准算法，经调试可以正常运行。正确配置opencv即可，版本号2.4.3，vs2008-The algorithm contains lucas-kandel and simer-baker part of an image registration method, the debugging can be up and running.Fight for configuring the opencv to, the versi
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该算法为moravec图像配准方法，经过调试可以运行。正确配置opencv即可，版本号为2.4.3，vs2008-The algorithm for moravec image registration method, after debugging can be run. opencv is configured correctly and the version number for 2.4.3,vs2008
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首先使用FAST对图像进行特征点提取，之后生成ORB描述符，进行点特征匹配，可以达到快速精确配准-The first to use the image FAST feature point extraction, after generating ORB descr iptors were point feature matching, can achieve fast and accurate registration
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擴增實境技術是在真實視訊影像中加入虛擬物件，並透過追蹤與定位技術，可以與人們產生良好之互動效果。在視覺追蹤應用領域裡，可分為標記與無標記兩類應用。標記識別技術較為成熟，目前擴增實境開發平台以採用標記識別為主；至於無標記則侷限在特定方法之識別追蹤應用領域，例如樂高玩具利用包裝盒上之印刷圖片當作辨識物件。面對無標記擴增實境之應用日趨重要，且必須因應不同物件採用不同特徵之識別追蹤方法來達成無標記擴增實境之應用。而目前擴增實境平台並不提供模組化方式來替換識別追蹤方法，因此本文提出無標記擴增實境實驗平台，
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opencv SIFT SIFT-based image registration algorithm code
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在vs2013平台上利用OpenCV2.4.10进行图像配准(In the vs2013 platform using OpenCV2.4.10 for image registration)
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图像对齐inage registration工具箱,非常完整,包括帮助文件等(Image alignment inage registration toolkit, very complete, including the help file)
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实现二维图像配准，需要结合opencv使用具体配置(To achieve two-dimensional image registration, you need to use specific configuration in conjunction with opencv)
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