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搜索资源 - feature point sift
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基于影像特征点，利用SIFT算子提取特征点，然后利用Ransac算子剔除错误的点，用于保证影像匹配时的精度。-Based on image feature points, the use of SIFT operators extract the feature points, and then remove the error by Ransac point operator, when used to ensure the accuracy of image matching.
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Le Descr ipteur SIFT (Scale Invariant Feature Transform) [1] consiste a extraire un histo-
gramme d orientations de gradients autour d un point d inter^et de l image. Le principe du calcul
du descr ipteur est illustre a la gure
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Le Descr ipteur SIFT (Scale Invariant Feature Transform) [1] consiste a extraire un histo-
gramme d orientations de gradients autour d un point d inter^et de l image. Le principe du calcul
du descr ipteur est illustre a la gure
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:研究了一种多目标识别算法,该算法用SUSAN角点形成SIFT特征点,采用阶梯图像金字塔结构实现尺度不变,为所有匹配点建立统一的超定线性方程组并对该方程组系数矩阵进行简
化使其维数降低一半,得到增广矩阵.对增广矩阵进行列变换,依据坐标转换的特性可从中提取多目标的稳定正常点,实现了快速分离多目标的匹配点.
-: Study of a multi-target recognition algorithm using SUSAN corner formed SIFT feature point
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sift的C++版，在sift上找出鲁棒性最强的几个特征点，然后以这个点为圆心，以自适应性的尺度为半径画圆，这个非常适合运用于数字水印领域，适用于抵抗数字水印的几何攻击-sift the C++ version of the robustness of the sift to find the strongest on the number of feature points, and then to this point as the center of the scale of self-a
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SIFT图像特征提取的图像预处理步骤：构建图像构建高斯金字塔，相邻层相减得到DOG金字塔，在DOG金字塔3x3x3的邻域内寻找局部极值点，供进一步计算SIFT特征描述子使用。工程运行于VS2008环境，需要OpenCV支持。Debug目下exe文件可以直接双击运行查看结果。-SIFT image feature extraction image preprocessing steps: build image Gaussian pyramid, subtracting the adjacent
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使用sift特征对两幅图像进行匹配，标记出特征点以及匹配上的点-Use sift features on the two images matching, and mark out and matching feature points on the point
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基于OPENCV的SIFT特征提取与匹配算法。包含完整的从图像高斯金字塔、DOG、空间极值点提取、关键点描述、KDtree匹配等关键步骤的全部函数实现，对全面深入理解Lowe的SIFT算法有莫大帮助。-OPENCV based SIFT feature extraction and matching algorithms. Extracted from the image Gaussian pyramid, DOG, space extremum point contains a complet
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基于OPENCV的SIFT特征提取与匹配算法。包含完整的从图像高斯金字塔、DOG、空间极值点提取、关键点描述、KDtree匹配等关键步骤的全部函数实现，对全面深入理解Lowe的SIFT算法有莫大帮助。-OPENCV based SIFT feature extraction and matching algorithms. Extracted from the image Gaussian pyramid, DOG, space extremum point contains a complet
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基于OPENCV的SIFT特征提取与匹配算法。包含完整的从图像高斯金字塔、DOG、空间极值点提取、关键点描述。-OPENCV based SIFT feature extraction and matching algorithms. Extracted from the image Gaussian pyramid, DOG, space extremum point contains a complete descr iption of key points.
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要：图像匹配是计算机视觉中许多领域的基础，特征提取则是图像匹配的基础，其中不变量特征是一
个重要的理论。SIFt是最有效的尺度、旋转、亮度不变量局部特征之一，但算法复杂、计算时间长。分析
了SIFt的计算时间分配，通过计算关键点的邻域梯度直方图时动态修改采样步长，大大提高了SWr的
计算速度。分析了基于SIFt特征的图像匹配算法，提出了双向匹配算法，提高了图像匹配的准确率。实
验结果表明所提出的方法是有效的-Scale invariant feature transform(SI
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本程序主要描述了几种彩色图像的特征提取的方法，包含颜色、纹理、的特征提取，还有图像的分割、sift特征点的提取与匹配。-In this experiment an extracting features image based on content is designed.color and texture feature extraction methods are described.There are some segmentation methods and sift key poi
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本程序的功能是基于opencv库，用SURF提取特征，并保存描述子，再用随机抽样一致性算法剔除错误的匹配点，保存匹配好的点坐标，效果可以，你也可以换成SIFT或ORB来看效果。-This procedure is the function of feature extraction using SURF, and save the descr iptor matching points and random consistency algorithm to eliminate errors, s
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基于OPENCV的SIFT特征提取与匹配算法。包含完整的从图像高斯金字塔、DOG、空间极值点提取、关键点描述、KDtree匹配等关键步骤的全部函数实现-SIFT feature extraction and matching algorithm based on OPENCV. Contains the full the image of Gauss Pyramid, DOG, space extreme point extraction, key points descr iption, K
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SIFT是由UBC（university of British Column）的教授David Lowe 于1999年提出， 并在2004年得以完善的一种检测图像关键点（key points , 或者称为图像的interest points(兴趣点) )， 并对关键点提取其局部尺度不变特征的描绘子， 采用这个描绘子进行用于对两幅相关的图像进行匹配（matching）。 目前， SIFT可以说是所有图像局部特征描述特征子 中最火的一个了。-SIFT was developed by David L
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siftDemoV4算法的实现，可以进行SIFT算法的特征点提取-Achieve siftDemoV4 algorithm can be SIFT feature point extraction algorithm
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sift特征点检测，以及其基于sift的图像配准，效果还好-feature point detection sift
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复化三点Gauss-lengend公式求pi，预报误差法参数辨识-松弛的思想，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- Complex of three-point Gauss-lengend the Formula pi, Prediction Error Method for Parameter Identification- the idea of relaxation, Combined with PCA scale invariant feature transform (SI
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sift图像特征点提取，包括金字塔分解、极大值搜索、特征点剔除等过程-Sift image feature point extraction, including pyramid decomposition, maximum value search, feature point removal process
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forgery detection based on sift feature extraction and key point descr iption
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