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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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特征点匹配的实现，使用VC实现，修正版，完整-Matching feature points to achieve the use of a VC, revised version, complete
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双目视觉的立体匹配和特征点检测，sift/surf/orb等特征都可以，ransac方法去噪-Stereo matching and feature points detection, sift/surf/ORB and other characteristics of the binocular vision can RANSAC method de-noising
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基于opencv的sift特征点匹配测试程序，对比两张图片上的特征点匹配程度-Based on the opencv sift feature point matching test program, compared to two pictures on the degree of matching feature points
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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。该算法目前外文资料较多，但中文方面的介绍较少。为此
我撰写了这篇文档，以帮助国内的研究学者尽快入门，以最快的速度去体验
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
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基于局部不变特征的图像匹配。利用SIFT算法实现局部特征的检测与提取，再用RANSAC算法筛选特征点，提高正确的匹配率。-Based image matching local invariant features. Use SIFT algorithm to detect and local feature extraction, and then filtering feature points RANSAC algorithm to improve the correct match rat
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基于SIFT的特征点提取和匹配,在源码基础上修改。-Extraction and matching based on SIFT feature points
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使用opencv，首先提取两幅图像的surf特征点，然后匹配，求单应矩阵，然后分解得到旋转角度。保证可用，走过路过不要错过。-Using opencv, first extracting feature points of the two images of the surf, and then matching, seeking homography, then decomposition rotation. Guarantee is available, do not miss passin
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sift算法匹配图像特征点（opencv）-sift algorithm for image matching feature points (opencv)
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vs2010下两张图片之间、进行sift匹配，角点LK金字塔光流跟踪，surf匹配。有绘制特征点主方向和辅助方向。具体仔细看代码。-vs2010 down between two pictures, make sift matching corner pyramid LK optical flow tracking, surf match. Have drawn the main direction of the feature points and the auxiliary directio
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利用Orb算法实现图像特征点的提取，并且通过前后两帧之间的特征点进行特征匹配，为视频稳像、图像融合以及图像识别提供前提条件。-Detecting feature points using Orb algorithm, then matching the points with the detected points frames.That method provide one new way to video stablization ,image fusion and image recog
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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
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ORB特征点检测，并进行特征点的匹配，输入两幅图像，得到匹配参数-
ORB feature point detection and matching feature points
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使用opencv检测图像特征，并进行特征点的匹配。输入两幅图像，得到特征参数-Using opencv image feature detection and matching feature points. Two input image characteristic parameter obtained
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使用opencv完成图像拼接，使用suaf特征点匹配；
有详细的中文注释；
有中间过程（画出特征点、特征点匹配、旋转、曝光修正等）；
VS2012工程，使用的是opencv2.4.11；
注意重新配置工程关于opencv的信息；-Use opencv complete image stitching, using suaf matching feature points a detailed Chinese annotation an intermediate process
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SIFT算子opencv3.0原创实现.实现SIFT特征点和描述子以及图像匹配功能-SIFT operator opencv3.0 original implementation. Implement SIFT feature points and descr iptors and image matching
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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
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基于SURF的图像拼接，全景图像筛选特征点，进行匹配刷选转换(Image mosaic based on SURF panoramic image filtering feature points matching selection switch)
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