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FLANN结合SURF进行关键点的描述和匹配 评分:

FLANN结合SURF进行关键点的描述和匹配,已经进行实际测试,完好!
2017-12-04 上传大小:11.08MB
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opencv图像匹配

这里我们用了SURF特征点 提取SURF描述向量 使用Flann匹配算法

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人脸识别SURF关键点匹配

已知人脸特征点位置,进行关键点匹配,实现人脸识别,例如通过随机森林和HArr特征提取确定关键点位置,在已知关键点坐标的情况下进行人脸识别。

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opencv3 特征点检测和匹配

由于opencv3以后特征点的检测就已经移到contrib模块,同时它的调用函数发生了一点变化。

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SURF特征点提取及匹配

使用OPENCV+VS2013实现SURF特征点提取,使用FLANN算法实现特征点匹配

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Opencv下利用SIFT、SURF、ORB三种特征点实现图像匹配

Opencv下利用SIFT、SURF、ORB三种特征点实现图像匹配

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FLANN算法特征匹配

利用OpenCV和vs2015,FLANN算法进行特征点匹配。。。。。

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基于SIFT和SURF的遥感图像配准matlab代码

压缩包中包含sift和surf的图像配准,先用sift或者surf特征提取,然后进行特征匹配,最后还用RANSAC进行误匹配剔除。sift是在Lowe官网源码上进行更改,surf直接使用MATLAB自带函数detectSURFFeatures()。

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matlab surf图像配准 图像检索

matlab surf图像配准 图像检索 图像处理 模式识别 我本人的毕业设计 就是利用的surf来提取的特征,并进行相似度比较后,然后进行检索的。此程序对想利用surf的同学可以得到很大的帮助。surf比sift具有更快的速度,更好的配准率。

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SURF等5种特征点检测代码matlab

SURF等5种特征点检测代码 matlab代码 仅用于个人学习,

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【C++】SURF特征点检测 示例程序 by浅墨

浅墨出品,零资源分下载,分享精神至上~ 运行可以看到两幅图中的SURF特征点检测效果,为稍后将放出的特征点匹配做准备~ 程序的核心部分为OpenCV中的SurfFeatureDetector类和SurfDescriptorExtractor类。 博文《【OpenCV入门教程之十七】OpenCV重映射 & SURF特征点检测合辑》的配套详细注释源代码之一。 博文链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/30974513 1.已将dll打包到Release文件夹下,运行Release文件夹中的exe可以直接看到运行结果.

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特征点匹配代码 matlab 主要应用遗传算法进行匹配

基于特征点的跟踪,提取特征点的坐标,利用遗传算法进行特征点匹配就可以得到跟踪的轨迹

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flann-1.6.11-src

David Lowe开发的快速近似邻近点搜索算法的源码,在图像匹配、模式识别,尤其是SIFT、SURF的匹配点搜索中有比较好的效果。这个是最新版。 网址:http://people.cs.ubc.ca/~mariusm/index.php/FLANN/FLANN。 他也是SIFT专利的持有人,他来自英属哥伦比亚大学,加拿大

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SURF特征检测、描述匹配

SURF实现特征点的检测。描述及匹配。比较详细,利于学习

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SIFT和SURF、FAST等几十种特征算法源程序

几十种特征提取算法的源程序,包括著名的SIFT FAST SURF

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SURF/SIFT特征点图像匹配示例

1 该代码改编至opencv3.1的例程,可以实现根据SURF/SIFT特征点进行图像匹配,原例程路径为:opencv_contrib\modules\xfeatures2d\samples\surf_matcher.cpp。 2. 代码运行环境:VS2013,opencv3.1,且需要单独编译与该版本匹配的opencv_contrib。编译方法请参考http://livezingy.com/compile-opencv-and-opencv_contrib/

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matlab图像特征点匹配

matlab数字图像处理部分 特征点匹配代码,多种匹配方式可选,详见代码段

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surf图像匹配

图像配准+surf+matlab测试过 真实可用 是计算机视觉的很好应用

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基于改进SURF算子的彩色图像配准算法

了解决传统SuRF算法存在的问题,提高彩色图像配准的精度和准确率,提出一种双向邻近匹配的彩色图像配 准算法。该算法对传统的suRF描述符进行改进,将图像的色彩信息叠加在只包含灰度信息的传统suRF特征描述符 上,组成改进的suRF特征描述符,以增强彩色信息对配准的影响,提高配准的准确率;采用FLANN算法搜索匹配点对, 并对匹配点对进行双向邻近匹配,以提高搜索效率和匹配精度;利用改进RANsAc算法剔除匹配错误的特征点对,以进 一步优化匹配结果。实验结果表明,该算法能够有效地提高彩色图像配准的精度和准确率,具有较好的鲁棒性和图像变 换适应性。

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基于PYTHON+OPENCV的SIFT SURF图像特征匹配.rar

使用SIFT或者SURF特征进行图像匹配,实现语言为python2.7+opencv3.1,代码有注释,有文档说明,并配有测试图像资源

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图像匹配点查找代码。用c++写的sift查找特征点的算法代码。思路清晰,注释明确。

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