MakeOne模式是以应用功能构件为核心的一种新型电子信息设备模式。对MakeOne应用功能构件的有效描述是构建MakeOne构件库的基础,是对MakeOne构件分类、检索的依据。根据MakeOne模
针对SIFT(尺度不变特征变换)算法无法准确定位物体形状特征的问题,提出了一种结合了Harris角点和SIFT算法的立体匹配方法。在DOG尺度空间提取Harris算子作为图像的特征点并为每个特征点定义
sift特征点提取代码和对两幅图像提取特征点后进行特征点匹配,可用于图像拼接等。c和matlab代码都有
基于SIFT的火灾图像匹配的改进算法,韩铖惠,王慧琴,SIFT算法广泛用于三维目标识别,但其由于依赖过多的特征点,计算量大,在实际火灾图像定位中很难保证算法的实时性。在保留了SIFT��
代码亲测好用,可以提取两幅图像的同名点,并且可以筛选,筛选后精度很高,可用于两幅图像配准,拼接为一副整图像,拼接的效果很好。可以在main函数直接使用,便会调用所用函数,使用很方便。而且代码注释很仔细
该程序调用opencv库函数实现的SIFT特征点提取及匹配,其中有两组图片以供测试。程序配置库为opencv2.4.9+vs2013。
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
基于matlab的SIFT匹配算法研究,根据SIFT算法流程编写matlab代码
对SIFT特征提取和匹配用matlab和c++实现,c++是基于OPencv的。
