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搜索资源 - image matching using sift
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运用sift算法提取两幅图像中的特征点，然后再进行特征点匹配，实现图像配准-Sift algorithm using two images extracted feature points, and then the feature point matching, to achieve image registration
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本文提出了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。整个处理过程完全自动地实现了对一组图像的无缝拼接，克服了传统图像拼接方法在尺度和光照变化条件下的局限性。实验结果验证了方法的有效性。-This paper presents a feature
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SIFT keypoints of objects are first extracted from a set of reference images[4] and stored in a database. An object is recognized in a new image by individually comparing each feature from the new image to this database and finding candidate matching
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利用OpenCV的库，实现基于SIFT的特征检测和匹配，匹配好两个图像的同一物体，并在第二张图像上框出来第一个图像中的物体-Using OpenCV library that implements the SIFT-based feature detection and matching, matching two images of the same object is good, and in the second picture on the box out of the first ob
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是小学期课程设计的题目，pnvUUwL参数结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，YxNWyqD条件使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，正确率可以达到98％。- Is the topic of the elementary school stage curriculum design, pnvUUwL parameter Combined with PCA scale invariant feature
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采用opencv2.2和vs2010，图像SURF特征检测，SIFT特征检测，以及特征匹配-Using opencv2.2 and VS2010, image SURF feature detection, SIFT feature detection, and feature matching
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