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搜索资源 - feature point sift
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sift特征点匹配程序，实现特征点匹配，.m文件，直接在matlab中运行即可。-sift feature point matching process, to achieve feature point matching,. m files can be run directly in matlab.
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用c++实现sift特征点的检测，匹配，并用RANSAC滤除掉误匹配点，在VC2008运行效果不错。-With c++ achieve sift feature point detection, matching, and filtered out using RANSAC mismatching points, the VC2008 run good results.
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用于图像拷贝检测的图像匹配，提取图像的SIFT特征点，构成图像的特征。-For image copy detection of image matching, image SIFT feature point extraction, and then sift feature point the image characteristics
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(1) 读取n副连续有重叠部分的图像，在n副图像中检测SIFT特征，并用SIFT
特征描述子对其进行描述。
(2) 匹配相邻图像的特征点，并根据特征点向量消除误匹配。
(3) 使用RANSAC方法，确定变换参数。
(4) 图像融合
-(1) Read n successive overlapping sub-part of the image, the image of the n sub-SIFT features detected and characterized us
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SIFT发明人LOWE的SIFT特征提取程序代码及执行文件，用于图像特征点识别和图像拼接等。-LOWE inventor SIFT SIFT feature extraction program code and executable file for image feature point recognition and image stitching.
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SIFT算法大致有四个步骤：
1，尺度空间极值检测。在尺度空间通过高斯微分函数来检测潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
2，关键点定位。在兴趣点位置上，确定关键点的位置和尺度。
3，方向确定。基于图像局部的梯度方向，给每个关键点分配方向。
4，关键点描述。在每个关键点的领域内测量图像局部的梯度。最终用一个特征向量来表达。
-SIFT算法大致有四个步骤：
SIFT algorithm has four steps:
1，尺度空间极值检测。在尺度空间
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基于sift特征点的图像匹配,还有很好的改进程序-Sift feature point based image matching
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首先对图像
进行高斯和 Wallis 滤波处理，然后采用简化 SIFT 算法进行特征点提取，最后通过特征点双向
匹配方法实现图像的精确匹配。通过对缺陷版图图像的试验验证了该方法具有匹配点数量
多、准确率高、无重复点等优点。-First of all Gaussian image filtering and Wallis and simplified SIFT feature point extraction algorithm, and finally through the fea
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SIFT 由特征提取，特征描述符描述和特征匹配 3 部分构成，该算子特征提取数目庞大，建立特征描述符运算
量高，导致算法效率低。提出了一种 SEC( SIFT-Edge-Corner) 算法，在图像尺度空间提取角点代替 SIFT 特征点，并根
据角点是边缘曲率极值理论，预先采用 Canny 算子得到高斯边缘图像金字塔，再提取角点并进行尺度选择。实验结
果表明: 该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率-By the SIFT feature extraction, fea
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在vs2010下使用opencv2.4.3进行SIFT特征点的检测显示和匹配-Use opencv2.4.3 in vs2010 for SIFT feature point detection and matching display
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SIFT特征提取注意：：，只能提取图形的特征点-find sift feature point in 2d picture
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图像拼接，利用SIFT算法提取点特征，并进行点匹配，解算单应性矩阵，根据结算出的单应性矩阵对图像进行仿射变换，最后进行拼接，程序中的备注很详细，各位感兴趣的同志可以下载看看。-Image mosaic using SIFT feature point extraction algorithm, and point matching, homography matrix solver, based on the settlement of the homography image affine t
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sift特征点提取和匹配算法，C语言编写，可运行-sift feature point extraction and matching algorithm, C language, you can run
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基于MATLAB的SIFT特征点的提取，并对图像的特征点进行描述-MATLAB SIFT feature point extraction based on feature points and describe the image
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SIFT特征点提取代码和两幅图像之间的匹配代码，是用matlab编写的-SIFT feature point extraction code and the code matches between the two images is prepared using matlab
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SIFT算子检测特征点RANSAC算法优化完成图像拼接-SIFT feature point detection operator RANSAC algorithm optimization of image stitching
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用于图像特征点提取的稠密型sift,很好的一种特征点提取-Dense type sift for image feature extraction, a good feature point extraction
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SIFT特征点检测算法，matlab实现的，程序里还有匹配部分功能-SIFT feature point detection algorithm, matlab implementation, program as well as some features match
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该算法为SIFT单幅图像特征点提取算法，经过调试可以运行。正确配置opencv即可，版本号为2.4.3，vs2008-The sift algorithm for single image feature point extraction algorithm, a debugging can run. opencv is configured correctly and the version number for 2.4.3,vs2008
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SIFT算法大致有四个步骤:
1，尺度空间极值检测。在尺度空间通过高斯微分函数来检测潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
2，关键点定位。在兴趣点位置上，确定关键点的位置和尺度。3，方向确定。基于图像局部的梯度方向，给每个关键点分配方向。4，关键点描述。在每个关键点的领域内测量图像局部的梯度。最终用一个特征向量来表达。-SIFT algorithm roughly four steps:
1, the scale space extremum detection. In the sc
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