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matcher
- 自己写的两副图像的特征点匹配，其中用了opencv类库，功能包括：特征点的亚像素精度检测，特征点初始匹配，基本矩阵计算及对极约束引导匹配等。-himself wrote the two images and matching feature points, which used the OpenCV library, features include : the feature points subpixel accuracy testing, the initial matching feat
gffdfundmatrix
- 本程序是基于OpenCV的程序，进行基本矩阵的计算，采用7点算法、8点算法。-the OpenCV are based on the procedures, the basic matrix calculation, using 7:00 algorithm, 8:00 algorithm.
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- Matalb小波分析中的一些基本操作.矩阵计算等好东西
图像处理程序集
- P0201：MATLAB赋值 P0202：MATLAB中的for循环 P0203：MATLAB中的for循环和if条件 P0205：MATLAB图像处理的基本操作 P0206：MATLAB高级图像处理操作 P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像 P0208：二值图像的取反操作 P0209：用imshow函数显示图像 P0210：在同一个窗口内显示两幅图像 2.rar (15.23k) 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵
用opencv类库两副图像的特征点匹配
- 两副图像的特征点匹配，其中用了opencv类库，功能包括：特征点的亚像素精度检测，特征点初始匹配，基本矩阵计算及对极约束引导匹配等。matcher.rar网上的都是有错误，而且缺少类库，我把错误改正了，把所有需要的类库都加上了，现在已经编译通过，保证能运行！希望大家喜欢,2 points, matching the characteristics of images, which used the opencv library, features include: Feature Point D
TwoDimensionalFastFourierTransform
- 本实验要求开发一个2-D FFT程序包，使其可以应用于后续的几个实验。这个程序需要完成的功能是用因子（-1）^(x+y)乘以输入图像以实现滤波的中心变换，并还要求用一个实矩阵乘以一个复数矩阵通过调用两个图像的乘法程序来实现对应元素的相乘，同时计算反傅立叶变换，得到的结果乘以（-1）^(x+y)并取其实部最后计算频谱。实验中用到傅立叶变换的基本公式，通过实验我们可以更加深刻的理解频域滤波的基础。-The experiment calls for the development of a 2-D F
jihegongj
- 本书对计算机图形学和其他领域的二维和三维几何学算法进行了全面的解析和合理的组织。全书先复习了向量和矩阵代数的基本概念，而后详细地描述了图形几何学涉及的各种二维和三维对象的几何测量、相交等问题的各种算法，并提供了关于计算几何学主题的大量材料以便于快速参考。-This book on computer graphics and other areas of the two-dimensional and three-dimensional geometry algorithms conducted
Textural_defect_detection_based_on_label_co-occurr
- 基于类别共生矩阵的纹理疵点检测方法 邹超 朱德森 肖力 摘要：根据有规则纹理的特点，提出了基于类别的共生矩阵来描述纹理特征，从而很好地将正常纹理与疵点区分开。分析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理特征时计算量大，且分辨能力差的缺点．为了克服灰度共生矩 阵在计算量和分辨能力上的缺点，定义了类别共生矩阵．在类别共生矩阵的算法中，首先学习纹理的一些基本特征以确定类别共生矩阵的一些关键参数。如纹理的概率密度分布、纹理的主方向和周期，以及分类准则等重要参数，然后计算类别共生矩阵并提取白疵点增强、黑疵
trifocal_tensor
- 计算机视觉中的三焦点张量以及基本矩阵的计算 -Computer Vision Trifocal Tensor and the calculation of the basic matrix
picture--chasing
- 背景建模和前景分割的方式把运动车辆提取出来。并进行最近临关联，输出目标轨迹。 MeanShift运动目标跟踪 matlab程序 1.截取跟踪目标矩阵rect 2.求取跟踪目标的加权直方图hist1 3.读取视频序列中的一帧， 先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2。 4.计算两者比重函数，如果后者差距过大， 更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件后停止。
3Dimage_rectification
- 用于立体图像矫正:Harries角点、NCC匹配、RANSAC计算基本矩阵完成立体图像对的极线校正，自己书写的opencv函数-For three-dimensional image correction: Harries corner NCC matching, RANSAC calculation of the completion of the fundamental matrix the epipolar rectification of the stereo image pairs o
OpenCV_CalcHist
- 直方图是计算机视觉中一个很重要的工具，OpenCV里面提供了不少有关直方图处理的函数。其中最基本的是计算直方图的函数calcHist()。有关直方图在前面的博文中也有所介绍：基础学习笔记之opencv(4)：直方图使用学习。不过目前由于本人课题研究上需要计算多张图片的一维直方图特性，且每张图片对应有自己不同的掩膜矩阵，开始以为OpenCV中提供的calcHist()函数能够实现这个功能，因为其中一个重载函数中有一个参数为InputArrayOfArrays，咋一看会觉得这不就是可以处理多张图片的
Image-rectification_surf
- 用于双目立体图像匹配：用surf提取特征点、Flann匹配、RANSAC计算基本矩阵完成立体图像对的极线校正，用opencv实现-For binocular stereo image matching feature extraction point: surf, Flann matching, RANSAC calculation of the completion of the fundamental matrix the epipolar rectification of the ster
Ransac
- RANSAC为RANdom SAmple Consensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。它于1981年由Fischler和Bolles最先提出[1]。 RANSAC算法经常用于计算机视觉中。例如，在立体视觉领域中同时解决一对相机的匹配点问题及基本矩阵的计算。 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(Outliers，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据)
rectification_transf
- 对两幅图像提取特征点，并计算基本矩阵，对两幅图像进行极线矫正，并画出校正后图像特征点的极线，效果非常好-The two images of the image feature points in the feature points are extracted, and the calculated fundamental matrix, correction of lines of the two images, and after the draw correction lines, ver
Fundmatrix
- 该程序应用八点算法计算视觉几何中的基本矩阵，并在MATLAB的环境中运行-The program application eight algorithm to calculate the fundamental matrix of the visual geometry, and run in the MATLAB environment
CV4
- 立体视觉相关的程序，这部分需要先了解图像和摄像机之间的对立关系，并对极线几何比较了解，先把原理熟悉了以后，具体到编程上就会轻松一点，整体还是比较耗时的。具体来说，程序使用SSD得到匹配点，然后根据匹配点计算出基本矩阵，最后计算出匹配点相关的极线-Stereo vision procedure, this part of the need to understand the antagonistic relationship between the image and the camera, an
F-Matrix
- 摄影测量学中 关于基本矩阵的计算求解 这是联系空间坐标和图像坐标的关键-Photographic surveying basic matrix calculation on solving this is to contact the spatial coordinates and the image coordinates of the key
ransac
- ransac工具包,可用它在图像匹配时剔除无匹配点对，RANSAC算法经常用于计算机视觉中。例如，在立体视觉领域中同时解决一对相机的匹配点问题及基本矩阵的计算。-ransac tool kit
RANSAC
- RANSAC算法经常用于计算机视觉中。例如，在立体视觉领域中同时解决一对相机的匹配点问题及基本矩阵的计算。(RANSAC algorithms are often used in computer vision. For example, in the field of stereoscopic vision, a matching problem of a pair of cameras and a calculation of a basic matrix are simultaneousl