vanridin

计算机视觉加图像处理加图像局部描述符加算法的详细介绍

图像局部描述符高清版图书!描述非常清晰,可以参考。

SIFT代码可运行

广泛使用的SIFT代码，可以运行。SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariantfeaturetransform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。该方法于1999年由DavidLowe[2]首先发表于计算机

SIFTmatlab匹配配准可用

SIFT算法matlab代码，亲测可用。可以用于图像匹配，配准。

基于matlab地理数据分析

《基于Matlab的地理数据分析》是2012年出版的图书，作者是陈彦光。内容涉及回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、时（空）间序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析法以及人工神经网络建模等方法。通过模仿《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》讲授的计算

QT和数据库登录界面

使用QT实现数据库的管理的

SURF特征匹配

Speeded Up Robust Features（SURF，加速稳健特征），是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。最初由Herbert Bay发表在2006年的欧洲计算机视觉国际会议（Europen Conference on Computer Vision，ECCV）上，并在2008年正式发表

SIFT_vs2008_opencv21

SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换，由加拿大教授David G.Lowe提出的。SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，是一种非常稳定的局部特征