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surf算法
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特征点匹配,对于多聚焦图像、红外与可见光、医学图像处理有重要意义
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SURF算法分析
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SURF (Speeded Up Robust Feature)是一种高鲁棒性的局部特征点检测器。由Herbert Bay 等人在2006年提出。该算法可以用于计算机视觉领域例如物体识别或者三维重建。根据作者描述该算法比SIFT更快更加具有鲁棒性。该算法中采用积分图像、Haar小波变换和近似的Hessian矩阵运算来提高时间效率,采用Haar小波变换增加鲁棒性。
opencv源程序surf算法
浏览:13
5星 · 资源好评率100%
应用opencv平台实现surf算法,surf算法是对经典的sift算法的改进,多用于对图像特征点的选取,两幅图像特征点的匹配,速度快,效果好~
surf算法-MATLAB源码
浏览:195
5星 · 资源好评率100%
surf算法的MATLAB源码
surf_matlab.rar_matlab surf_surf_surf 算法_surf的matlab_surf算法
浏览:90
用matlab实现的SURF算法,具有较强实用性,可以调试使用。
SURF算法及源码详解
浏览:69
赵春江老师对SURF算法进行的很详细的介绍,其中,分别对算法和源码进行了讲解,特别是源代码的讲解每一条都有详细注解说明
SURF算法源代码
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5星 · 资源好评率100%
SURF 算法 识别图片,人脸等高精度识别算法
SURF源码(matlab版).rar
浏览:183
5星 · 资源好评率100%
这是matlab版的SURF算法源码,下载即可使用。很好很强大,请仔细体会里面算法代码。
SURF算法及源码详解-C/C++代码类资源
浏览:73
赵春江老师对SURF算法进行的很详细的介绍,其中,分别对算法和源码进行了讲解,特别是源代码的讲解每一条都有详细注解说明
surf算法资料
浏览:195
surf算法详细资料,不含代码,文本介绍
surf算法详解
浏览:84
对surf算法的介绍,精心整理。
surf算法(详解)
浏览:43
5星 · 资源好评率100%
surf算法是图像识别,该算法能够 抵抗平移、缩放、旋转等变形
surf算法分析
浏览:193
很好的surf讲解论文 通过此篇论文 可以更好的学习surf算法 同时结合surf算法原作者论文
surf匹配算法
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opencv surf运行,包括特征点提取,提取描述符,匹配,亲测,可用
c++实现SURF算法
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5星 · 资源好评率100%
c++实现SURF算法,代码资源, 代码需要vs + opencv, 实测vs2013+opencv2.4.10可用
python opencv之SURF算法示例
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本文介绍了python opencv之SURF算法示例,分享给大家,具体如下: 目标: SURF算法基础 opencv总SURF算法的使用 原理: 上节课使用了SIFT算法,当时这种算法效率不高,需要更快速的算法。在06年有人提出了SURF算法“加速稳定特征”,从名字上来看,他是SIFT算法的加速版本。 (原文) 在SIFT算法当中使用高斯差分方程(Difference of Gauss
harris+surf_Harris+SURF_Harris角点和surf特征点_surf_surf算法_harris_源码.z
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harris+surf_Harris+SURF_Harris角点和surf特征点_surf_surf算法_harris_源码.zip
surf算法-matlab版
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SURF算法是继SIFT算法后的又一个稳定快速的特征提取算法,它除了具有SIFT算法的稳定性外,最突出的优点是算法速度快,实时性较强。
sift算法及surf算法
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SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。 SURF算法是尺度不变特征变换算法(Sift算法)的加速版
surf算法C++版
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surf经典算法,代码完整,非常有利于初学者的学习。
surf
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解压下载的zilep文件以获取crx fi
surf-in-style
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#时尚冲浪 WebGL 实验,在计算机屏幕 3d 模型上渲染一个完全可访问的网站。 在这里尝试一下(仅限 Chrome): : 阅读有关它的帖子: :
surf_be
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opencv surf 对比两张图片相同点,并标定,输出yml矩阵公式 在ubuntu 15.4版本安装arm-xilinux-linux-gnueabi-g++编译通过 ,在zynq zed board成功运行,标定两张图片相同点,并输出.yml矩阵公式
surf图像匹配
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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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