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搜索资源 - feature point sift
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一个很好的sift算法实例，有图有真相，可以实现特征点匹配，并将两幅图像的匹配点连线，还可以实现拼接，内有几个demo。帮助大家学习。-A good sift algorithm instance, there are pictures and the truth, you can achieve the matching feature points, and the two images match point connection, you can also achieve stitchi
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输入两幅图像，查找SIFT特征点，显示两张图的匹配点，并对图形进行拼接，效果不错。-Enter the two images, find SIFT feature point matching point display two graphs, graphics stitching, good results.
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SIFT匹配（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。-Matching SIFT (Scale invariant feature transform, Scale invariant feature transform) is a co
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SIFT特征点检测配准方法建立高斯尺度空间的程序，比较有用-Registration SIFT feature point detection method to establish the Gaussian scale space program, more useful
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surf实现特征点检测，速度快，效果比sift好-Surf to achieve feature point detection, faster, better results than sift
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本代码使用Opencv开源库实现，首先使用sift算子进行特征点提取，然后使用opencv中的三角剖分函数以所提取的特征点为基本点进行三角剖分。-This code uses Opencv open source library implementation, first using sift operator the feature point extraction and use of triangulation opencv functions to the extracted featu
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sift算法在图像匹配领域有着重要作用，通过sift算法可以将模板图片和待检测图片进行特征点提取并进行匹配。-sift algorithm has an important role in the field of image matching, sift algorithm by template image and image to be detected can be the feature point extraction and matching.
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果.-SIFT (Scale-invariant feature transform) is a local feature detection algorithm by finding a pictu
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本代码是应用sift算法进行的特征点匹配与配准，可以应用于图像拼接，人脸识别等等，用法非常强大。可以运行-This code is matched with the feature point registration application sift algorithm can be applied to the image stitching, face recognition, etc., usage is very powerful. You can run
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用于图像特征提取和匹配，三维重建等的经典方法，包括sift，surf，Harris，RANSAC,8点算法等-For image feature extraction and matching, 3D reconstruction and other classical methods, including sift, surf, Harris, RANSAC, 8 point algorithm, etc.
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SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，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。[1] 该方法于1999年由David Lowe[2] 首先发表于计算机视觉国际会议（International Conference on Computer Vision，ICCV），2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of c
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sift算法是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果-Sift algorithm is a kind of partial feature detection algorithm, the algorithm by calculating a picture of the feature points (inter
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SIFT特征点提取与匹配。实现平台：QT+OPENCV2.4.10.-SIFT feature point extraction and matching. Implementation platform: QT+OPENCV2.4.10.
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SIFT检测特征点算法，来自于我的大神室友-SIFT feature point detection algorithm, the god my roommate
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果-SIFT (Scale-invariant feature transform) is a local feature detection algorithm by finding a pictur
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复化三点Gauss-lengend公式求pi，本程序的性能已经达到较高水平，欢迎大家下载学习，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，采用的是脉冲对消法，GSM中GMSK调制信号的产生。- Complex of three-point Gauss-lengend the Formula pi, The performance of the program has reached a high level, Welcome to download the s
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三相光伏逆变并网的仿真，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，复化三点Gauss-lengend公式求pi。- Three-phase photovoltaic inverter and network simulation, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Complex of three-point Gauss-lengend the Formula pi.
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基于OpenCV实现的，基于SIFT和SURF算法的特征点提取匹配程序，包含野点消除，和Ransac处理过程。-OpenCV to achieve, based on the feature point extraction algorithm SIFT and SURF matching procedures, including the elimination of outliers, and Ransac process based.
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改进的sift匹配算法，提取到sift特征点之后加上ransac去做筛选误识别点-After matching algorithm Improved sift, sift feature points extracted to do screening plus ransac erroneous identification point
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本文研究了基于多传感器组合导航方法的SLAM，由于移动机器人无法通过单个传
感器得到可靠的信息，采用多传感器组合导航的方法可以很好的解决这个问题。本文用单个
CCD摄像头和里程计组合进行SLAM研究，并得到更准确的机器人位姿信息。首先用SIFT
算法对不同图像进行特征提取和匹配，得到本质矩阵，对它进行分解，可得到机器人的旋转
矩阵和平移向量(和实际相差一个比例因子)。然后，将它与里程计信息结合，得到机器人的
位姿。在此基础上，可以得到特征点在当前摄像机坐标系中的三维坐标，即创
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