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文件名称:siftDemoV4

  • 所属分类：
    Special Effects
  • 标签属性：
    [Matlab] [源码]
  • 上传时间：
    2016-01-13
  • 文件大小：
    1.94mb
  • 已下载：
    0次
  • 提 供 者：
    ter****
  • 相关连接：
    无
  • 下载说明：
    别用迅雷下载，失败请重下，重下不扣分！
修正介绍说明

介绍说明－－下载内容来自于网络，使用问题请自行百度

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 computer vision（IJCV）。截止2014年8月，该论文单篇被引次数达25000余次。-SIFT, namely Scale Invariant Feature Transform (Scale-invariant feature transform, SIFT), it is a descr iption for image processing. This descr iption has scale invariance, can detect critical point in the image, it is a local feature descr iptor. [1] The method in 1999 by David Lowe [2] First published in the International Conference on Computer Vision (International Conference on Computer Vision, ICCV), 2004 was again perfect finishing after David Lowe published in the International journal of computer vision (IJCV) . As of August 2014, the paper cited the number of times a single article of more than 25,000 times.
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

siftDemoV4/appendimages.m
siftDemoV4/basmati.pgm
siftDemoV4/book.pgm
siftDemoV4/box.pgm
siftDemoV4/defs.h
siftDemoV4/Image_Difference.asv
siftDemoV4/Image_Difference.m
siftDemoV4/LICENSE
siftDemoV4/Makefile
siftDemoV4/match.c
siftDemoV4/match.m
siftDemoV4/README
siftDemoV4/scene.pgm
siftDemoV4/showkeys.m
siftDemoV4/sift
siftDemoV4/sift.m
siftDemoV4/siftWin32.exe
siftDemoV4/sli/1.jpg
siftDemoV4/sli/10.jpg
siftDemoV4/sli/11.jpg
siftDemoV4/sli/12.jpg
siftDemoV4/sli/13.jpg
siftDemoV4/sli/14.jpg
siftDemoV4/sli/15.jpg
siftDemoV4/sli/16.jpg
siftDemoV4/sli/17.jpg
siftDemoV4/sli/18.jpg
siftDemoV4/sli/19.jpg
siftDemoV4/sli/2.jpg
siftDemoV4/sli/20.jpg
siftDemoV4/sli/21.jpg
siftDemoV4/sli/22.jpg
siftDemoV4/sli/23.jpg
siftDemoV4/sli/24.jpg
siftDemoV4/sli/25.jpg
siftDemoV4/sli/26.jpg
siftDemoV4/sli/27.jpg
siftDemoV4/sli/28.jpg
siftDemoV4/sli/29.jpg
siftDemoV4/sli/3.jpg
siftDemoV4/sli/30.jpg
siftDemoV4/sli/31.jpg
siftDemoV4/sli/32.jpg
siftDemoV4/sli/33.jpg
siftDemoV4/sli/34.jpg
siftDemoV4/sli/35.jpg
siftDemoV4/sli/36.jpg
siftDemoV4/sli/37.jpg
siftDemoV4/sli/38.jpg
siftDemoV4/sli/39.jpg
siftDemoV4/sli/4.jpg
siftDemoV4/sli/40.jpg
siftDemoV4/sli/41.jpg
siftDemoV4/sli/42.jpg
siftDemoV4/sli/43.jpg
siftDemoV4/sli/44.jpg
siftDemoV4/sli/45.jpg
siftDemoV4/sli/46.jpg
siftDemoV4/sli/47.jpg
siftDemoV4/sli/48.jpg
siftDemoV4/sli/49.jpg
siftDemoV4/sli/5.jpg
siftDemoV4/sli/50.jpg
siftDemoV4/sli/51.jpg
siftDemoV4/sli/52.jpg
siftDemoV4/sli/53.jpg
siftDemoV4/sli/54.jpg
siftDemoV4/sli/55.jpg
siftDemoV4/sli/56.jpg
siftDemoV4/sli/57.jpg
siftDemoV4/sli/58.jpg
siftDemoV4/sli/59.jpg
siftDemoV4/sli/6.jpg
siftDemoV4/sli/60.jpg
siftDemoV4/sli/61.jpg
siftDemoV4/sli/62.jpg
siftDemoV4/sli/63.jpg
siftDemoV4/sli/64.jpg
siftDemoV4/sli/65.jpg
siftDemoV4/sli/66.jpg
siftDemoV4/sli/67.jpg
siftDemoV4/sli/68.jpg
siftDemoV4/sli/69.jpg
siftDemoV4/sli/7.jpg
siftDemoV4/sli/70.jpg
siftDemoV4/sli/71.jpg
siftDemoV4/sli/72.jpg
siftDemoV4/sli/73.jpg
siftDemoV4/sli/74.jpg
siftDemoV4/sli/75.jpg
siftDemoV4/sli/76.jpg
siftDemoV4/sli/77.jpg
siftDemoV4/sli/78.jpg
siftDemoV4/sli/79.jpg
siftDemoV4/sli/8.jpg
siftDemoV4/sli/9.jpg
siftDemoV4/tmp.key
siftDemoV4/tmp.pgm
siftDemoV4/util.c
siftDemoV4/dulan
siftDemoV4/sli
siftDemoV4

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