ORB特征匹配

使用OPENCV+VS2013实现SURF特征点提取，使用FLANN算法实现特征点匹配

很全的介绍了SIFT算子，还有很多匹配的例子，是对于想学习和了解SIFT算法的非常好的资料

Sift特征匹配算法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，具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其

详细的surf特征点匹配，速度快于sift，用C和matlab混合编程，速度快于一般的surf算法。

对SIFT特征提取和匹配用matlab和c++实现，c++是基于OPencv的。

opencv特征点提取匹配c++代码

对图像特特征检测和匹配的说明比较 YUANLI原理说明

SIFT它是一种局部特征,是在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量信息,,然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向,以此实现算子对尺度和方向的无关性.其匹配能力较强,其匹配能力较强,可以

基于surf特征的情景匹配，SURF算法中要用到积分图像的概念。借助积分图像，图像与高斯二阶微分模板的滤波转化为对积分图像的加减运算。

本程序实现了对影像特征点自动提取，利用Morevac、Forstner、Harris3个经典算子。在此基础上利用相关系数法实现影像自动匹配，并且引入最小二乘平差，使匹配点精度有所提高。 在搜索点过程中