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D.G lowe 的尺度不变特征转换算法（SIFT）在基于opencv和OpenGL的源码基础上增加了图像的保存功能。用于对图像的尺度不变特征的提取以及图像特征点的匹配-D.G lowe s scale invariant feature transform (SIFT) algorithm based on opencv and on the basis of OpenGL source to increase the function of image preservation. Used
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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)即尺度不变特征变换，是 D. G.Lowe 在 1999 年提出的一种基于图像局部特征的描述算子，并于 2004年做了完善。SIFT算法是一种基于线性尺度空间，对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变的局部特征描述算子，因此被广泛地应用于机器人定位、导航和地图生成中。-This paper presents a method for extracting distinctive invariant features fro
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尺度不变特征转换算法（sift）在空间尺度中寻找极值点，具有位置、尺度、旋转不变性，可正常运行-Scale Invariant Feature Transform algorithm (sift) looking at the spatial scale of the extreme points, with the position, scale and rotation invariance, the normal operation
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HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog的计算基于一致空间的密度矩阵来提高准确率。Navneet Dalal and Bill Triggs首先在05年的CVPR中提出HOG，用于静态图像or视频的行人检测。-HOG i.e. histogram of oriented gradien
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SIFT算法，尺度不变特征变换，David G. Lowe教授原版。MATLAB和C混合编程。-SIFT algorithm, scale invariant feature transform, Professor David G. Lowe original. MATLAB and C mixed programming.
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sift尺度不变特征转换，本PPT详细介绍了其原理和后续发展-sift Scale Invariant Feature Transform, this PPT introduces the principle and the subsequent development
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Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and describe local features in images. The algorithm was published by David Lowe in 1999.[1]
Applications include object recognition, robotic mapping and na
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Sift(Scale Invariant Feature Transform)是一个很好的图像匹配算法，同时能处理亮度、平移、旋转、尺度的变化，利用特征点来提取特征描述符，最后在特征描述符之间寻找匹配。本源码是用c语言实现的，代码简单易理解-Sift (Scale Invariant Feature Transform) is a good image matching algorithm, and can handle the brightness, pan, rotate, scale ch
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This function OPENSURF, is an implementation of SURF (Speeded Up Robust
Features). SURF will detect landmark points in an image, and describe
the points by a vector which is robust against (a little bit) rotation
,scaling and noise. It ca
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Speeded Up Robust Features (SURF) SURF (Speeded Up Robust Features) is a robust local feature detector invariant to scale rotation and illumination similaire to SIFT Scale Invariant Feature Transform
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用vc6.0实现的尺度不变变换SIFT特征点检测算法。-Vc6.0 achieved with scale invariant feature transform SIFT detection algorithm.
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This code is an implementation of SURF (Speeded Up Robust Features). SURF will detect landmark points in an image, and describe the points by a vector which is robust against (a little bit) rotation,scaling and noise. It can be used in the same way a
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一个图像识别算法.SIFT综述
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)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，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。
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。-A kind of algorithm for the image reco
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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尺度不变特征变换，完整代码实现，包括测试用的图片-sift scale invariant feature transform, complete code, including test images
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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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SIFT，即尺度不变特征转换（Scale-invariant feature transform，SIFT）-Scale-invariant feature transform，SIFT
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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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基于人工神经网络的常用数字信号调制，bVyAoKQ参数DC-DC部分采用定功率单环控制，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，包含优化类的几个简单示例程序，pVELPuz条件是一种双隐层反向传播神经网络，验证可用。- The commonly used digital signal modulation based on artificial neural network, bVyAoKQ parameter DC-DC power single-part set-loop contr
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通过反复训练模板能有较高的识别率，zFzySva参数现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，对于初学者具有参考意义，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，EyFKrQV条件包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,具有丰富的参数选项。- Through repeated training zFzySvalate have higher recognition rate, zFzySva parameter Modern signal processing used in th
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