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fast-template-matching
- 本文提出一种基于图像边缘几何特征的快速模板匹配算法。算法利用边缘 点的位置和梯度方向作为匹配信息进行相似度计算。可以很好的避免因图像明 暗变化、光照不均匀、旋转所带来的影响，且对于部分遮挡的情况，亦可以得 到良好的匹配结果。为了得到边缘点坐标和梯度方向，本文根据曲面拟合原理， 通过平移变换，推导出精确梯度方向和亚像素边缘坐标的快速算法。既加快了 算法的处理速度，也是匹配算法高精度的前提保证。为了使匹配算法满足实时 性要求，主要采用阈值判断和图像金字塔算法的搜索策略。在阈值
featuresmatch
- 特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述，然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法-abtract the features of several images to judge their similarities
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
指纹识别演示系统
- vc指纹识别演示系统，mfc界面，实现二值化，、分割增强、梯度场、细节点提取与特征匹配。源代码可以运行，还附有可执行程序。
sift
- 运用shit算子对图像中的角点进行检测，以便进行特征匹配-Operators using shift image of the corner detection, feature matching
SURFandRANSAC
- 本程序的功能是基于opencv库，用SURF提取特征，并保存描述子，再用随机抽样一致性算法剔除错误的匹配点，保存匹配好的点坐标，效果可以，你也可以换成SIFT或ORB来看效果。-This procedure is the function of feature extraction using SURF, and save the descr iptor matching points and random consistency algorithm to eliminate errors, s
Landmark-recognition
- 读取路标图像，然后对图像预处理，提取特征，训练模板，识别时使用sift匹配识别,还有GUI界面，点击运行以后就可以使用，带有图像库-Read signs image, then the image preprocessing, feature extraction, training templates, identifying matching using sift recognition, as well as the GUI interface, you can click on Run
OpenSURF_version1c-(2)
- 图像角点特征提取与匹配：surf特征提取与匹配-Surf feature extraction and matching
zjgwqfgv
- 粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，用于信号特征提取、信号消噪，基于chebyshev的水声信号分析，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，大学数值分析算法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。-Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, There CDF trigonometric curve/3D graphs, For fe
Image-Stitching
- 基于SIFT特征的全景图像拼接 主要分为以下几个步骤： (1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征 (2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找 (3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵 (3) 图像融合 -Image Stitching
SIFTVC6
- 基于OPENCV的SIFT特征提取与匹配算法。包含完整的从图像高斯金字塔、DOG、空间极值点提取、关键点描述、KDtree匹配等关键步骤的全部函数实现-SIFT feature extraction and matching algorithm based on OPENCV. Contains the full the image of Gauss Pyramid, DOG, space extreme point extraction, key points descr iption, K
SIFT
- SIFT是由UBC（university of British Column）的教授David Lowe 于1999年提出， 并在2004年得以完善的一种检测图像关键点（key points , 或者称为图像的interest points(兴趣点) )， 并对关键点提取其局部尺度不变特征的描绘子， 采用这个描绘子进行用于对两幅相关的图像进行匹配（matching）。 目前， SIFT可以说是所有图像局部特征描述特征子 中最火的一个了。-SIFT was developed by David L
ImageProcessEx
- 图形显示、图像角点特征提取、最小二乘匹配、图像基本处理功能（旋转等）-Graphic display, image corner feature extraction, least squares matching, image basic processing functions (rotation, etc.)
harrisandransac
- harris角点检测以及NCC特征匹配MATLAB代码(Harris corner detection and NCC feature matching MATLAB code)
Source code
- 在opencv上实现双目测距主要步骤是： 1.双目校正和标定，获得摄像头的参数矩阵： 进行标定得出俩摄像头的参数矩阵 cvStereoRectify 执行双目校正 initUndistortRectifyMap 分别生成两个图像校正所需的像素映射矩阵 cvremap 分别对两个图像进行校正 2.立体匹配，获得视差图： stereoBM生成视差图 预处理： 图像归一化，减少亮度差别，增强纹理 匹配过程： 滑动sad窗口，沿着水平线进行匹配搜索，由于校正后左右图片平行，左图
matlab实验代码
- 用matlab实现的点、线特征提取，和基于灰度的特征匹配(Some small functions implemented with matlab)
splicing
- 二维图像拼接，sift特征匹配，快速k近邻匹配，ransac近一步过滤匹配点(Two dimensional image mosaic)