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code
- 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
robwhess-opensift
- 基于局部不变特征的图像匹配。利用SIFT算法实现局部特征的检测与提取，再用RANSAC算法筛选特征点，提高正确的匹配率。-Based image matching local invariant features. Use SIFT algorithm to detect and local feature extraction, and then filtering feature points RANSAC algorithm to improve the correct match rat
ransacOverlap
- 程序使用sift提取和匹配图像的特征点，使用RANSAC得到图像的单应矩阵H，再将其中一幅图像通过H变换到另一幅图像的坐标系中。最后计算得到两幅图像重叠区域。图像可以换成自己的。-This code use SIFT to extract and match feature points.Then RANSAC is utilized to calculate homography matrix.Finally,the overlap rate of these two images will
Automatic-image-mosaic-method
- 一 种 基 于 特征点 的 全自 动 无 缝图 像拼 接方法。 该 方法采用 对 于 尺度具 有 鲁 棒性 的 SIFT 算 法进行 特征点 的 提 取与 匹 配， 并 通过引 导 互 匹 配及投票 过滤 的 方法提高 特征点 的 匹 配 精确 度， 使用 稳 健的 RANSAC 算 法求 出 图 像间 变 换矩 阵 H 的 初 值并 使用 LM 非 线 性 迭代 算 法精炼 H， 最终使用 加 权平 滑 算 法完 成 了 图 像的 无 缝 拼接。-An automatic seamless
plot
- 使用sift+RANSAC完成两幅图像的特征提取和匹配，并将较小图像区域在另一幅中用方框圈出来。运行plot.m。-This code uses sift and RANSAC to extract features of two images and then finds and marks the smaller image in the other image.run plot.m
yl_panorama
- 实现全景拼接，使用SIFT提取特征，然后使用RANSAC对齐位置，最后进行拼接。-Realization panorama stitching, using SIFT feature extraction, and then use the RANSAC alignment position, and finally stitching.
image-feature-detection-and-matching
- 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.
OpenCV_Surf
- 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.
LOGOSIFT
- GUI for logo detection usinf SIFT RANSAC
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
SFFT_RNASAC
- 在VC环境实现SIFT+RANSAC，利用Opencv库-VC environment to achieve SIFT+ RANSAC
SIFT_and_ransac
- sift-and-ransac结合的图形图像特征点匹配于删除误匹配点-Graphic image feature point sift-and-ransac binding matches delete mismatching points
图像拼接技术
- 利用sift算法提取两张图像的特征点，利用ransac去除误匹配，最后将两张图片拼接在一起(Using sift algorithm to extract the two feature points of the image, the use of ransac to remove the wrong match, and finally the two pictures together)
stitching
- sift+ransac实现多张图片拼接 windows10+vs2017+opencv2.4.13(windows10+vs2017+opencv2.4.13)
Automatic-Panoramic-Stitching-master
- 用SIFT加ransac实现图像融合，效果较好(Using SIFT plus ransac to achieve image fusion)
图像拼接
- 运用UI界面，设置了可以多张图片进行拼接，运用了SIFT算法提取特征点，描述特征点生成特征向量，用RANSAC算法进行精匹配，最终完成多种图像拼接
image_mosaic_demo
- sift+ransac 图像拼接 C++语言 VS平台 opencv 效果不错 可以一试(Sift + RANSAC image mosaic)
图像配准算法
- 1.SIFT得到两幅图像的匹配点对 2.通过RANSAC剔除外点，得到N对内点 3.利用DLT和SVD计算全局单应性 4.将源图划分网格，取网格中心点，计算每个中心点和源图上内点之间的欧式距离和权重 5.将权重放到DLT算法的A矩阵中，构建成新的W*A矩阵，重新SVD分解，自然就得到了当前网格的局部单应性矩阵 6.遍历每个网格，利用局部单应性矩阵映射到全景画布上，就得到了APAP变换后的源图 7.最后就是进行拼接线的加权融合