21.基于最小生成树的立体匹配 vs.zip

基于最小生成树的全局优化立体匹配方法，全局优化，效果非常好，跑赢局部优化方法，效果刚刚的。并且已经进行了simd优化

ANon-LocalCostAggregationMethodforStereoMatching所对应的代码，可以运行得到视差图像，运行效率和效果都不错。

随着科学技术的不断发展,基于身份证和密码的传统身份鉴别技术暴露出越来越多的缺陷,已经不能满足人们对快速、便捷、有效的身份识别技术的需求,在此情况下,基于生物特征的身份识别技术应运而生。生物特征识别是利

Kruskal(克鲁斯卡尔算法)算法介绍: 设G=(V,E)是无向带权连通图,V={1,2,...,n};设最小生成树T=(V,TE),该树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T=(V,{}),K

电子科技大学通信网理论基础课程设计 1.代码实现Prim实现#4(基于堆) 2.代码实现Kruskal实现#2(基于UNION-FIND) 3.设计实验,针对多组相同实例,比较真实运行时间

本程序代码，是在Mfc下实现的，该代码实现了定的输入，邻接矩阵输出，以及最小生成树的输出

最小生成树c语言实现，采用Kruskal算法。

实现了单目摄像头的立体重建，开发环境是vs2010,内容比较简单。

基于SAD的立体匹配,经过实测,匹配效果不错,是初学立体视觉不可多得的资料,下载从速

针对双目视觉立体匹配中的视差优化问题, 提出一种基于稳定树形结构的视差优化算法. 在双目匹配问题 中, 视差可以通过检测左右眼2张视觉成像图片中的对应点的信息来计算得出, 以生成三维深度图像, 继而通