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SIFT-iamge
- 这是一个SIFT的特征提取程序，我已经试验过，可以找到特征点并且声称特征点描述子。代码结构很清晰，简单易懂，非常适合初学者的学习。-This is a SIFT feature extraction procedures, I' ve been tested, you can find the feature points and claimed that the descr iption of the feature point. Code structure is very clear
360_panorama
- 360-panorama，360度柱面图像拼接，程序在VS2008环境下开发，opencv2.4.3版本，程序可以直接运行，以将所需依赖项添加在文件夹中，源图像放在source_pic中，最后生成结果在result_pic中。 实现步骤：1先将图像投影到柱面坐标上，2提取图像SIFT描述子，3将SIFT描述子配对，4用RANSAC算法根据配对成功的描述子统计出变换矩阵T，5图像拼接。 对于拼接后的图像，没有做进一步细化处理，使用者可以在生成的图像上再做进一步编辑。-360-panoram
corner
- fast快速角点检测算法以及角点检测与傅立叶描述子-fast corner detector and fourier descr iptor
poincarePS
- 给定极化状态的相位描述子和幅度描述子，绘制该极化状态的poincare功率球。源代码是matlab子函数，输入参数两个：极化状态的幅度描述子和相位描述子。还有一张示例图-Given the polarization state of the phase and amplitude descr iptors descr iptors, to draw the polarization state poincare power ball. Functions matlab source code,
josTexImgRetr
- 基于纹理谱描述子的图像检索参考书籍，应用于图像检索,与Gabor纹理特征相比较,该纹理谱描述子特征提取速度快,检索准确率高-Spectrum descr iptor based on the texture image retrieval, applied to image retrieval, and Gabor texture features compared to the texture spectrum descr iptor feature extraction speed, hig
LbpDescriptor
- LBP特征描述子提取，用于局部二进制编码,-LBP features, local binary coding
opencvsift
- SIFT 算法提取图像局部特征， 成功应用于物体识别、图像检索等领域。SIFT 算法主要分为四个步骤： 检测尺度空间极值点、精确定位极值点、为每个关键点指定方向参数、关键点描述子的生成。-SIFT algorithm to extract local image features, successfully applied to object recognition, image retrieval and other fields. SIFT algorithm is divided into
matlab
- (1) 读取n副连续有重叠部分的图像，在n副图像中检测SIFT特征，并用SIFT 特征描述子对其进行描述。 (2) 匹配相邻图像的特征点，并根据特征点向量消除误匹配。 (3) 使用RANSAC方法，确定变换参数。 (4) 图像融合 -(1) Read n successive overlapping sub-part of the image, the image of the n sub-SIFT features detected and characterized us
local_features
- 图像局部不变量特征提取和描述子，pdf文档-Local invariant feature extraction and descr iptor, pdf documents
SIFT
- 提取SIFT特征，进行特征提取和匹配，包括特征点的定位，特征点描述子的生成，特征点的匹配，-extract SIFT feature，and feature matching
sift
- 一种常用于图像特征描述的一种描述子，全称尺度不变特征变换-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]
frdescp
- 傅立叶描述子(frdescp()函数)来表示各个数字包络-Fourier descr iptors (frdescp () function) to represent each digital envelope
Igohd
- 图像梯度方向直方图描述子:，该方法使用梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradients,简称HOG） 特征来表达人体，提取人体的外形信息和运动信息，形成丰富的特征集，然后使 用支持向量机线性SVM 分类器对这些特征集进行训练。-Image gradient orientation histogram descr iptor
SIFT
- SIFT图形描述子，提取出图像中的SIFT特征点，注意测试图片需要为256色灰度图-Graphic SIFT descr iptors extracted image SIFT feature points, attention needs to test a 256-color grayscale images
brisk
- brisk描述子,matlab语言，好懂易学-brisk descr iptors, matlab language, easy to understand to learn
Vehicle-detection
- 基于协方差的车辆检测,用协方差矩阵为描述子，检测图片中的汽车或者卡车-Covariance matrix Vehicle detection
repeatability_demo
- 评价描述子的好坏，能给出重叠率、正确率和查错率等-Evaluation of descr iptors
daisy-1.8.1cPP
- 通过这个程序，实现daisy特征描述子的一些功能-Through this program, realized daisy features some of the features described in sub
SIFT
- 收集的SIFT特征描述子的资料，代码合集， 代码在里面的文件夹中，有matlab和C++的实现 SIFT是目前最经典的图像特征提取方法-tutorial and code for SIFT
HOG_OpenCV
- 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