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C++实现的二分图匹配算法

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简介：
本项目采用C++编程语言实现了经典的二分图匹配算法，通过高效的数据结构和优化策略，提供了快速求解最大匹配问题的能力。 基于二分图的常用算法包括最大匹配——匈牙利算法以及最佳匹配——KM算法。感谢原作者。

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  • C++实现的二分图匹配算法
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    本项目采用C++编程语言实现了经典的二分图匹配算法，通过高效的数据结构和优化策略，提供了快速求解最大匹配问题的能力。 基于二分图的常用算法包括最大匹配——匈牙利算法以及最佳匹配——KM算法。感谢原作者。
     
  • 二分图的最大匹配与最大权匹配(KM算法)
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    本文介绍了二分图中的最大匹配和最大权匹配的概念及其求解方法，并重点讲解了用于求解带权二分图最大权匹配的KM算法。 看过很多关于二分图匹配的PPT后，感觉刘汝佳写的讲得最清楚了。在网上查了一下他的资料，发现他似乎很有名气。不管这些背景如何，如果对KM算法还感到困惑的话，可以参考一下这个材料。
     
  • 最小二乘匹配算法的MATLAB实现
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    本研究探讨了最小二乘匹配算法在MATLAB环境中的实现方法，通过代码示例详细展示了该算法的应用过程与优化策略。 使用MATLAB编写最小二乘影像配准算法。
     
  • 基于Matlab的图像匹配算法——模板匹配实现
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    本文章主要介绍了如何使用Matlab软件实现图像处理中的模板匹配算法，并对其实现原理和步骤进行了详细阐述。通过学习本文，读者可以掌握利用模板匹配进行图像识别的基本方法和技术。 本资源通过模板匹配实现图像的匹配功能。
     
  • 基于C语言的SIFT图像匹配算法实现
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    本项目采用C语言实现了SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，用于图像特征检测与描述，并在此基础上完成了高效稳定的图像匹配功能。 用C语言实现的SIFT特征匹配算法，无需配置GSL库，适合熟悉C语言的人阅读理解。每个步骤都使用C语言重新实现了，并且每一步都有图像输出演示，非常实用！
     
  • 二部图简介（二分图、匹配、覆盖及KM算法）
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    简介：二部图是一种特殊的图形结构，其中顶点可分成两个互不相交的集合，且每条边的端点分别属于这两个不同的集合。与二部图相关的概念包括最大匹配和最小顶点覆盖问题，以及用于解决这些问题的有效算法如KM算法（Kuhn-Munkres算法），该算法常应用于求解加权二部图中的最优匹配问题。 二分图的最大匹配、匈牙利算法、最小点覆盖、DAG图的最小路径覆盖以及二分图的最大独立集和最优匹配是NOI（全国青少年信息学奥林匹克）和ACM竞赛中的基础知识。
     
  • C++中实现的 census 立体匹配算法
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    本简介介绍了一种基于C++编程语言实现的census立体匹配算法。该算法利用了census变换来提取图像特征，并通过高效的搜索策略进行像素对应，以生成高质量的深度图。 census 立体匹配算法的C++实现可以进行直接运行或根据需要进行修改。
     
  • 基于PSO算法的图像匹配实现
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    本研究采用粒子群优化（PSO）算法，提出了一种高效的图像匹配方法。通过实验验证了该算法在图像配准中的优越性能，为图像处理领域提供了一个新的解决方案。 这段文字描述了一个简单的粒子群优化（PSO）算法在图像匹配中的实现方法，适合初学者学习PSO及图像匹配技术。 项目包括以下文件： 1. 基准图像是lena_basic，实时图像是lena_time。 2. pre_prepare.m 文件用于修改保存的实时图像。 3. simple_fitness.m 文件的功能是遍历所有可能的匹配位置，并将相关度数据存储在一个矩阵中。这里使用了一个简单的相关度算法计算匹配程度。 4. pso_match.m 是主程序，利用PSO算法进行图像匹配工作，具体实现代码有注释说明。 整个项目通过Matlab编程完成。
     
  • Python中实现SGBM图像匹配算法
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    本项目旨在探讨并实现基于Python的StereopsisGBM（SGBM）算法，用于立体视觉中的图像匹配与深度信息提取。通过优化参数配置，提高视差图的质量和计算效率。 使用Python 3.7 实现 SGBM 算法，并通过调用 OpenCV 库函数实现图像匹配，计算出左右图的视差图。