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opencv-SIFT
- 利用旋转模板匹配方法对SIFT算法的改进-Template matching method using rotating SIFT Algorithm
multiple-target-template-match
- 本程序实现对多目标的模板匹配算法，采用OpenCV编写，-cvMatchTemplate OpenCV multiple target template match
motion-tracking-and-implementation
- 目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支,日益广泛应用于科学技术、国防安全、航空、医药卫生以及国民经济等领域。实现目标跟踪的关键在于完整地分割目标、合理提取特征和准确地识别目标,同时,要考虑算法实现的时间,以保证实时性。当视频图像中被跟踪目标发生姿态变化,存在旋转或部分遮挡时,简单的灰度模板或者Hausdorff距离匹配一般很难达到实时跟踪目标的要求,出现误匹配或者跟踪丢失的情况,而且跟踪效率较低。Gary R.Bradski提出的CAMSHIFT[1](Continu-ously Adaptive
test_ORB4
- OpenCv ORB算法 特征点匹配 模板图片跟视频进行匹配-OpenCv ORB feature point matching algorithm with the video image template matching
shenjingwangluomobanpipei
- 利用神经网络和模板匹配的识别算法，亲测可用，本人原创-By using neural network recognition algorithm and template matching, close test is available, I original
模板匹配
- 基于opencv的模板匹配算法，可以从一副大图中搜索出与模板相似度最高的部分(Template matching algorithm based on OpenCV, you can search from a large image of the highest similarity with the template part)