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susure.tar
- SUSurE: Speeded Up Surround Extrema Feature Detector 的代码，Censure的改进版，很好用-SUSurE: Speeded Up Surround Extrema Feature Detector code, Censure of the improved version, it is good
test_MSER
- 这是一个mser提取最大稳定极值区域的代码，使用到了opencv，调试通过，可直接运行！-This is a mser extract maximum stable the extrema area code, used opencv through debugging, and can be run directly!
WatershedSegmentation1
- 分水岭分割对图像特征使用梯度下降法和沿区域边界分析弱点(weak points) 来将像素分 类为区域。想像在一个有水流动的拓扑地形结构中，水在重力的引导下聚集到一个地势较低 的盆地。随着水量的增加，水将流满整个盆地直到水流溢出到另一个盆地，这样就会将一些 小盆地吞没形成大的盆地。使用局部的几何结构来形成区域(集水的盆地)，在图像领域中正 如使用一些诸如曲率或梯度强度等特征中的局部极值来将像素连接成区域。这种技术不像其 他区域分割，它几乎不需要用户定义门限，尤其适合对以不同的
SIFT-matlab
- SIFT算法大致有四个步骤： 1，尺度空间极值检测。在尺度空间通过高斯微分函数来检测潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。 2，关键点定位。在兴趣点位置上，确定关键点的位置和尺度。 3，方向确定。基于图像局部的梯度方向，给每个关键点分配方向。 4，关键点描述。在每个关键点的领域内测量图像局部的梯度。最终用一个特征向量来表达。 -SIFT算法大致有四个步骤： SIFT algorithm has four steps: 1，尺度空间极值检测。在尺度空间
affintpoints
- 仿射不变Harris, Laplacian, det(Hessian) and Ridge 特征点检测 参考文献：An affine invariant interest point detector , K.Mikolajczyk and C.Schmid, ECCV 02, pp.I:128-142.-Matlab code for detecting Affine spatial interest points. Includes Harris, Laplacian, det(Hess
persistence1d_v1.1
- Persistence1D is a class for finding local extrema and their persistence in one-dimensional data. Local minima and local maxima are extracted, paired, and sorted according to their persistence.
finspancurve
- 可以将图形图像，转换成灰度图像，根据灰度图像识别出图像内的高曲率点，以及图形的极值点，得出极值点曲率以及曲率半径-a graphic image can be converted into a grayscale image, a grayscale image according to the high curvature points identified within the image, and the extreme point pattern, derived extrema of
finspancurve
- 可以将图形图像，转换成灰度图像，根据灰度图像识别出图像内的高曲率点，以及图形的极值点，得出极值点曲率以及曲率半径-a graphic image can be converted into a grayscale image, a grayscale image according to the high curvature points identified within the image, and the extreme point pattern, derived extrema of
SIFT_matlabe1
- This a MATLAB implementation of the SIFT keypoint detector and descr iptor -do_gaussian: generate Gaussian scale space of input image do_diffofg: generate Difference of Gaussian (DoG) scale space do_localmax: local extrema as the potential keyp
extrema
- 求取极大极小值快速实用，对图像处理很有用(Seek maximum and minimum, fast and practical)