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介绍数字图像统计模式识别、模式识别决策方法及实现：测试代码有人脸检测与特征点定位、汽车牌照识别、脑部医学影像诊断、印刷体汉字识别、手写体数字识别、运动图像分析，共6个数字图像模式识别应用实例-Introduction of digital image statistical pattern recognition, pattern recognition and realization of decision making: the test code was face detection an
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运用仿生模式识别方法构建提取基本笔段的神经元序列覆盖手写体汉字图像, 分析笔段神经元间的拓扑性质, 将手写体汉字图像转化为具有容错表征方式的种汉字笔划类型组成的几何图形模仿人类汉字形码输人法统计具有冗余容错形状的笔划神经元类型、数量、位置、相合和相交点数量, 建立手写体汉字特征知识的数据结构表对一手写体汉字库中手写体汉字识别进行仿真实验。方法具有较强的“ 认知”手写体汉字的能力-Construction of the use of pattern recognition methods of e
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中科院论文关于harris特征点的提取方法,很有参考意义.-Chinese Academy of Sciences study on the extraction of feature points harris, great reference value.
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SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以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，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。该算法目前外文资料较多，但中文方面的介绍较少.-SIFT feature matching algorithm is at home and abroad feature points matching hot area of research and diffi
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在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法，sift算法比较稳定，检测到的特征点也比较多，其最大的确定是计算复杂度较高。后面有不少学者对其进行了改进，其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法，surf的中文意思为快速鲁棒特征。本文不是专门介绍surf所有理论（最好的理论是作者的论文）的，只是对surf算法进行了下整理，方便以后查阅。
该代码的作者给出的主函数实现了6中功能，包括静态图片特征点的检测，视频中特征点的检测，图片之间的匹配，视频与图片之间的匹配
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SIFT 特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处
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，甚至在某种程度上对任意角度拍摄
的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。该算法目前外文资料较多，但中文方面的介绍较少。为此
我撰写了这篇文档，以帮助国内的研究学者尽快入门，以最快的速度去体验
特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处
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，甚至在某种
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使用opencv完成图像拼接，使用suaf特征点匹配；
有详细的中文注释；
有中间过程（画出特征点、特征点匹配、旋转、曝光修正等）；
VS2012工程，使用的是opencv2.4.11；
注意重新配置工程关于opencv的信息；-Use opencv complete image stitching, using suaf matching feature points a detailed Chinese annotation an intermediate process
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