RANSAC算法实现

同图复制伪造是最为常见的图像造假类型之一。针对同图复制伪造检测过程中容易产生大量的误匹配点对这一问题，应用RANSAC算法消除原始匹配结果中的误匹配点对，并生成原始区域和复制伪造区域之间的仿射变换矩阵

opencv2.4.9 ORB+RANSAC 特征匹配

opencv2.4.9 SURF+RANSAC 特征匹配

opencv2.4.9 SIFT+RANSAC特征匹配

本资源首先实现基于SURF的图像配准，之后进行RANSAC算法的图像细配准

采用SIFT和RANSAC算法完成特征点的匹配和筛选，并求出物体的变换矩阵，通过变换矩阵计算出物体的边界。

RobHess的SIFT源代码，利用OpenCV实现SIFT特征提取和RANSAC剔除错误匹配，可以用于全景图像拼接，注释很详细。

调用RobHess所写实现SIFT代码，其中包含源码可以很好的学习SIFT及K-D树、BBF和RANSAC等算法的代码实现过程！

在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别，这一研究已经取得了很大的进步。运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变

通过swing界面展示了A*算法和迪杰斯特拉算法的路径选择的过程和每一步。