搜索资源列表
SURF
- 简单的opensurf算法，c语言实现，用到了opencv-the SURF detector-descr iptor scheme used in the OpenSURF library is discussed in detail.
fourierDescriptor_cPP
- fourierDescr iptor.rar, 抽取目标图形的轮廓及其fourier Descr iptor算子, 然后对此fourier descr iptor进行标准化(normalized), 标准化以后的算子满足orientation，scale 和translation invariant。 再将此算子与某标准图形的fourier 算子进行比较， 若各项差的平方小雨某范围，则断定与此标准图像类似。 -fourierDescr iptor.rar extract the targe
matcher_simple
- 这个程序演示了如何使用features2d检测，描述符提取和简单的匹配,环境VC++2010，基于opencv2.4.2。-This program demonstrates using features2d detector, descr iptor extractor and simple matcher
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- 输入： 自拍两幅同一个场景(或物体)的角度/远近有差别的图像 （对于学有余力的同学，建议多测试几张角度/远近差别较大的图像） 任务： 在每张图像中检测特征点位置并将匹配画出匹配得最好的10-20对特征点 输出要求（以下三个结果分别输出，不要重叠在一张图上）： 1. 在两张图上分别画出检测到的特征点位置 2. 对匹配得最好的10-20对特征点：每对特征点对用连接线画出 3. 用椭圆形式在图上画出上述每个特征点的描述子方向与尺度等信息 编程工具： Visual
SIFT
- SIFT描述子提取，有参考rob hess源码，将SIFT的每个过程的金字塔图像都进行了保存，方便作为示范和学习。-SIFT descr iptor extraction, refer to rob hess source code, save each pyramid image for convenient as a demonstration and learning.
360_panorama
- 360-panorama，360度柱面图像拼接，程序在VS2008环境下开发，opencv2.4.3版本，程序可以直接运行，以将所需依赖项添加在文件夹中，源图像放在source_pic中，最后生成结果在result_pic中。 实现步骤：1先将图像投影到柱面坐标上，2提取图像SIFT描述子，3将SIFT描述子配对，4用RANSAC算法根据配对成功的描述子统计出变换矩阵T，5图像拼接。 对于拼接后的图像，没有做进一步细化处理，使用者可以在生成的图像上再做进一步编辑。-360-panoram
opencvsift
- SIFT 算法提取图像局部特征， 成功应用于物体识别、图像检索等领域。SIFT 算法主要分为四个步骤： 检测尺度空间极值点、精确定位极值点、为每个关键点指定方向参数、关键点描述子的生成。-SIFT algorithm to extract local image features, successfully applied to object recognition, image retrieval and other fields. SIFT algorithm is divided into
fourier-descriptor
- opencv实现了傅立叶描述子的功能，可以在visual studio里面运行，需要新建一个工程，同时下载opencv的相关库文件和动态链接库文件-fourier descr iptor
cvHOG
- The code below is implementation of HOG (Histogram-of-Oriented Gradients) descr iptor and object detection, introduced by Navneet Dalal and Bill Triggs. The computed feature vectors are compatible with the INRIA Object Detection and Localization
FeatureDescription
- vs2010+opencv，建立SURF特征点的描述子，对输入图像的特征点建立描述子-vs2010+opencv, build descr iptor SURF feature points, the feature point of the input image build descr iptor
Project1_SIFT_SA14006134
- 图像理解project。实现了sift检测子与描述子-Image Understanding and sift detection sub-descr iptor
FLANN_and_SURF
- 检测Surf关键点、提取训练图像描述符,创建基于FLANN的描述符匹配对象-To check surf key points extracted image descr iptor training, create the descr iptor-based matching objects FLANN
SURFandRANSAC
- 本程序的功能是基于opencv库，用SURF提取特征，并保存描述子，再用随机抽样一致性算法剔除错误的匹配点，保存匹配好的点坐标，效果可以，你也可以换成SIFT或ORB来看效果。-This procedure is the function of feature extraction using SURF, and save the descr iptor matching points and random consistency algorithm to eliminate errors, s
ORB
- 使用orb二值特征描述子进行图像的特征匹配。- Use orb matching binary feature descr iptor for image features.
main
- opencv simple blob descr iptor
LBP
- 一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式，该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于其他图像中的纹理识别，基于统计数据的方法效果更好。-A texture image is the image in the calculation of the quantized image features. Sp
imagestitching
- 实现了图像的简单拼接。首先寻找特征点，然后计算描述子（特征向量），对寻找到的特征点进行匹配，并塞选匹配结果，然后计算透视 矩阵，将其中一幅图进行透视变换，然后将图片合成。对一些简单的图片比较有效。仅供参考学习。(Realize the simple stitching of the image. First, find the feature point, and then calculate the descr iptor (eigenvector), match the feature po
sift描述子具体实现
- matlab实现的sift描述子，lowe提出的(The SIFT descr iptor implemented by Matlab is proposed by Lowe)