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ICP
- 迭代最邻近点算法进行3D点云的匹配，四元数方法求旋转-ICP algorithm for point clouds
match
- 图像的匹配，使用旋转不变距从测试图片中找到目标图像。-Image matching, use rotation invariant from test images from find target images.
TemplateMatchDemo
- 模板匹配以及图片旋转，速度还可以。其中还有测试速度以及多进程测试-Template matching and image rotation, the speed also. Which there are test speed and multi-process testing
tracing-to-moving-object
- 采用了一种根据灰度特征进行模式匹配的跟踪算法提高了模板匹配法对于目标运动姿 态变化的自适应能力仿真结果表明上述算法在目标方向平移旋转以及图像背景对比度亮度发生改变时均能较好的检测到目标-It is presented in this paper that a modified version of it which incorporating with frame difference and multi-resolution matching. By introducing pre
binary-image-regions
- 根据 旋转编码的特点，进一步提出旋转编码性能的评价标准．然后，提出基于旋转编码的图像匹配运算 与有效面积求解运算．最后，给出旋转编码区域扩充性质、区域平移性质的定义及对应的实现算 法，并给出算法的运算实例．-According to the characteristics of rotating code，the criterion of rotating code is proposed．Then，on the basis of rotating code，the method
Fast-Rotation-invariant-Template
- 图像梯度方向应用干旋转不变性模板匹配时存在计算量较大的问题，由此提出一种改进的基于梯度方向码的旋转不变模板匹配 方法，通过计算积分直方图降低统计直方图的计算填，采用像素跳跃的匹配方法减少大量无效的匹配运算。实验结果表明，该方法在保证 匹配准确性的前提下，匹配速度提高了3倍至6倍，可以达到实时性要求。-it uses integral histogram to reduce the computing COSTS of computer histograms，and uses pixe
feature-points-matching
- 对灰度差绝对平均值算法匹配次数多，不具有旋转不变性等缺点，提出一种新的目标识别方法。匹配准则采用具 有环形结构的子窗口内的像素差加毂和的形式表示，保证了算法具有旋转不变性。对模板图像中的特征点按照匹配准则分 别在目标图像中找到相应的匹配点，从而完成匹配操作，与传统的相关匹配算法相比，大大减少了匹配次数。对于因遮挡而 丢失的特征点，可根据已匹配特征点之问的相对距离来重新确定，从而实现目标识别的功能。仿真实验验证了该算法的有 效性。-A new target recognition
siftDemoV4
- Matbal下的SIFT算法源代码，可以直接运行，处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题-SIFT algorithm in Matlab source code can be run directly between processing the two images match under translation, rotation, affine transformation
Fns
- 一些图像处理常用的函数，包括图像之间的点匹配、鲁棒性估计、图像旋转、基本矩阵的求解、单应矩阵求解等，可用于摄像机标定-Commonly used in a number of image processing functions, including point match between the image and robustness of the estimates, image rotation, solve the fundamental matrix, homography solv
Digital-Image--MATLAB
- 自已的作业，编写一个基于GUI的图像处理程序/软件，实现功能有打开图像，直方图、直方图匹配、二值化，边界检测，旋转、放大、缩小、图像卷绕开闭处理等-Own work, write a GUI-based image processing program/software to achieve the functionality to open image, histogram, histogram matching, binarization, edge detection, rotation,
Digital-Image-Processing
- 书内容包括 (1) windows位图bitmap(即bmp文件)的结构和调色版的概念； (2) 图象的平移、旋转、镜象变换、转置变换、放缩； (3) 图象的平滑(去噪声)、锐化； (4) 图象的半影调、抖动技术； (5) 图象的直方图修正、彩色变换； (6) 图象的腐蚀和膨胀效果、细化算法、骨架的提取； (7) 图象的边沿检测与抽取、hough变换、轮廓跟踪； (8) 图象的检测、模板匹配； (9) 图象的压缩编码、JPEG压缩编码标准； (10) 图
picture
- 两幅图像匹配，可以实现图片的缩放，旋转，灰度变换，压缩包内含有图片文件-picture matching
rotateangle
- 梯度方向角量化旋转匹配，可用于指纹识别等方面。-Quantify the rotation angle gradient direction matching, can be used for fingerprint identification and other aspects.
sift
- 1 SIFT 发展历程 SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。 2 SIFT 主要思想 SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。 3 SIFT算法的主要特点： a) SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 b) 独特性(Distinctive
HmomenttU
- HU的七阶不变矩，具有旋转，平移不变性，对图像描述稳定，，对于图像分类，匹配具有重要的作用，已通过测试。 -HU seven-order moment invariants, rotation, translation invariance, stable image descr iption for image classification match has an important role, has been tested.
Tmmaatchinge
- 模板匹配算法源代码，能能对有旋转的目标进行识别 -Template matching algorithm source code on rotating target identification
Angle-point-image-registration
- 针对多幅图像之间的图像配准问题，该文提出了一种新的图像自动配准算法。该算法应用Harris 角点检测方法获得角点信息。在匹配过程中。采用圆形区域和双向相关系数法进行相似性度量。采用圆 形区域，很好的解决了旋转问题；采用双向相关系数法，更加保证了匹配的精确度，减少误匹配率。初步 实验结果表明：该方法可以高效短时地实现图像间的自动配准。-Image registration problem between multiple images of the paper, a new autom
Rotating-template-matching
- 一种具有旋转不变性的模板匹配方法 圆投影-A rotation invariant template matching method
Shape-matching-with-Zerinike-moments
- 结合Zernike矩的多尺度模板形状匹配，该算法对输入图像进行预处理后提取目标轮廓，经过归一化处理得到目标形 状的平移、尺度不变的链状表达，再通过小波变换进行多尺度分析；引入Zernike矩，利用Zernike矩的特性，实现小波表达的旋转不变性，解决了小波变换对起始点的依赖。-Shape matching based on multi-scale template with Zerinike moments，The object shape representation is convert
zhengxiangrenliandingwei
- 本文考虑带旋转的人脸检测方法, 提出了一种基于颜色空间以及模板匹配的快速人脸定位方法。首先从常用的颜色空间中选 择出对光照因素稳健的肤色子空间, 然后基于该子空间进行肤色检测方法得到人脸大致区域, 最后采用模板匹配的方法确定人脸区域。 实验结果表明, 该方法速度快, 对于带角度旋转的人脸定位有很好的效果。-In this paper, we consider the face detection method with rotating a template matching fast