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搜索资源列表

  1. SIFT_VC_LOWE

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  2. sift算法,纯c语言实现,运行环境vc6.0,对两幅图片进行特征提取和匹配!-sift algorithm, pure c language, operating environment vc6.0, pictures of the two feature extraction and matching!
  3. 所属分类:2D Graphic

    • 发布日期:2017-05-24
    • 文件大小:4026549
    • 提供者:张勇
  1. SIFT-matlab.rar

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  2. 基于SIFT的图像配准程序 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,SIFT-based image registration procedure is the SIFT feature matching algorithm for matching feature points at home and abroad a hot
  3. 所属分类:2D Graphic

    • 发布日期:2015-09-30
    • 文件大小:617753
    • 提供者:盖超
  1. colsift

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  2. 颜色恒常性和sift特征算子相结合的算法,主要用于计算机视觉中的特征提取,匹配和识别等。-Characteristics of color constancy and sift algorithm combining operators, mainly for computer vision, feature extraction, matching and identification.
  3. 所属分类:2D Graphic

    • 发布日期:2017-04-07
    • 文件大小:755462
    • 提供者:袁兴生
  1. SIFT-VCPP

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  2. SIFT特征匹配算法实现图像拼接,涉及具体算法-SIFT picture linking
  3. 所属分类:2D Graphic

    • 发布日期:2017-11-15
    • 文件大小:13227072
    • 提供者:军政
  1. SIFT

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  2. 用SIFT算法实现了刚性和非刚性图像的配准 并且效果非常理想 SIFT的特征点的提取 描述 和匹配的算法有注释-Nonrigid Registration Using Free-Form Deformation.
  3. 所属分类:2D Graphic

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:330652
    • 提供者:李伟
  1. sift_robkdtree

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  2. sift算法寻找特征点,并用KD树法匹配特征点-sift algorithm to find the feature points and match with KD tree method feature points
  3. 所属分类:2D Graphic

    • 发布日期:2017-04-17
    • 文件大小:42434
    • 提供者:杨过
  1. matlab-sift

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  2. matlab程序,解决sift算法对图像特征点的检测,描述和匹配,特征点个数的计算以及程序运行时间,可与其他算法做比较,直接修改参数即可运行-matlab for image matching,include the time and the number of the interest points
  3. 所属分类:2D Graphic

    • 发布日期:2017-05-12
    • 文件大小:2589765
    • 提供者:王佳
  1. SIFT

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  2. SIFT算法实现图像检测,特征方向,匹配源码-SIFT image detection algorithm, characteristic direction, matching source
  3. 所属分类:2D Graphic

    • 发布日期:2017-06-02
    • 文件大小:14390241
    • 提供者:李银
  1. SIFT算法matlab

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  2. SIFT即尺度不变特征变换,是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子。 一、SIFT算法特点: 1、具有较好的稳定性和不变性,能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化,能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。 2、区分性好,能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配 3、多量性,就算只有单个物体,也能产生大量特征向量 4、高速性,能够快速的进行特征向量匹配 5、可扩展性,能够与其它形式的特征向量进行联合 —
  3. 所属分类:2D图形编程

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