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Visual C++ 6.0 平台下使用OpenCV库实现的SURF特征点检测算法，效率较SIFT特征点检测要高。正确配置OpenCV后能修改输入图像能正确运行。-SURF feature point detection algorithm implemented using the OpenCV library under the Visual C 6.0 platform, more efficient than the SIFT feature point detection is hig
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利用OPENCV函数库所进行的极坐标变换。利用Hough变换进行直线、圆检测。计算一副彩色图像的色度-饱和度直方图。用卡尔曼滤波器跟踪一个旋转点。-OPENCV library use conducted by polar transformation. The use of a straight-line Hough transform, circle detection. Calculating a color image of the color- saturation histogram
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Visual C++ 6.0平台基于OpenCV的SURF图像特征点的检测和匹配源代码，能正确的实现图像特征点的检测和匹配功能，对研究图像特征点匹配非常有帮助。-The Visual C++ 6.0 platform is based on OpenCV SURF image feature points detection and matching of source code, can correct the image feature point detection and matchin
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在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法，sift算法比较稳定，检测到的特征点也比较多，其最大的确定是计算复杂度较高。后面有不少学者对其进行了改进，其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法，surf的中文意思为快速鲁棒特征。本文不是专门介绍surf所有理论（最好的理论是作者的论文）的，只是对surf算法进行了下整理，方便以后查阅。
该代码的作者给出的主函数实现了6中功能，包括静态图片特征点的检测，视频中特征点的检测，图片之间的匹配，视频与图片之间的匹配
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计算机视觉领域，检测棋盘格角点算法：可以读取不同的图像及数量，并返回角点坐标-In the fields of computer vision, detection checkerboard Angle point is: can read different image and quantity, and returns Angle point coordinates
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使用opencv编写的图像匹配源代码，包括特征点检测，sift特征匹配的具体实现代码-Opencv image matching source code written, including feature point detection, sift feature matching specific implementation code
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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
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利用opencv对图像进行哈夫变换，Hough变换利用图像空间和Hough参数空间的点－线对偶性，把图像空间中的检测问题转换到参数空间。通过在参数空间里进行简单的累加统计，然后在Hough参数空间寻找累加器峰值的方法检测直线。-Opencv use the Hough transform to the image, Hough transformation point- line Duality image space and Hough parameter space to the image
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实现对图像的sift特征点检测，能够对图像添加噪声、旋转、缩放，检验sift算法效果，实现两幅图像间的sift特征点匹配。-Sift feature point detection on the image, you can add noise on the image, rotate, zoom, testing the effect of sift algorithm, sift feature point matching between two images.
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图像处理课程的实验内容，包括四个小实验，实验1图像的点处理 实验2 图像的平滑 实验3 图像的边缘检测 实验4 FOURIER变换 包括最后的实验报告-Image Processing courses of experiments, including four small experiments a point image processing image smoothing Experiment 2 Experiment 3 image edge detection experiment 4
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利用opencv实现烟雾检测，利用的特征是：在［0.625Hz，2.5Hz］带宽的频率范围内，监
测图像序列的灰度值通过一个二阶的滤波器后，子信号的频率值的变化，观察其峰峰值的个数，当峰值个数超过2次的时候即可判定为烟雾点-Smoke detection using opencv realized, is characterized by the use: In the [0.625Hz, 2.5Hz] bandwidth, frequency range, the gray value o
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该算法是基于像素领域包含若干元素的近似圆形模板，对每个像素基于该模板领域的图像灰度计算角点响应函数（CRF）的数值，如果大于某阈值且为局部极大值，则认为该点为角点。角点的精度与圆形模板大小无关，圆形模板越大，检测的角点数越多，则计算量也越大，本文圆形模板包含37个元素，该近似圆形模板-The algorithm is based on pixel art consists of several elements approximation circular template for each p
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该源代码实现读入一幅图像，估计图像偏红或偏蓝的色差，计算增益因子，校正色差，实现基于白点检测的自动白平衡效果。-The source code to realize read in an image, estimated image partial slant red or blue color, calculate gain factor, color correction, realize automatic white balance based on white point detect
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