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SURF特征点的提取与匹配

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简介：
本文章介绍了SURF（Speeded Up Robust Features）算法在计算机视觉中的应用，重点探讨了其在图像特征点检测、描述及匹配过程中的技术细节和优势。 使用OPENCV与VS2013实现SURF特征点提取，并利用FLANN算法进行特征点匹配。

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  • SURF特征点的提取与匹配
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    本文章介绍了SURF（Speeded Up Robust Features）算法在计算机视觉中的应用，重点探讨了其在图像特征点检测、描述及匹配过程中的技术细节和优势。 使用OPENCV与VS2013实现SURF特征点提取，并利用FLANN算法进行特征点匹配。
     
  • SURF特征提取与图像匹配.rar_SURF特征点匹配_特征点提取_特征点检测
    优质
    本资源包含SURF（Speeded Up Robust Features）算法在特征点提取、检测及匹配中的应用，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究学习。 提取图像的SURF特征点包含两个例程：一是提取到的特征点；二是特征点匹配。
     
  • 基于OpenCV3和VS2017的SURF特征点提取与匹配
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    本项目利用OpenCV3在Visual Studio 2017环境下实现SURF算法，进行图像特征点检测与描述子计算，并完成两幅图像间的特征匹配。 在OpenCV3上实现SURF算法，并且自己编写代码而不调用任何外部包。
     
  • 基于OpenCV的SURF特征提取与匹配
    优质
    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV实现SURF算法，进行图像特征的有效检测、描述及匹配，应用于图像检索和目标识别。 基于OpenCV-2.4.9的特征提取及匹配。运行环境为Ubuntu操作系统，使用SURF特征进行提取及匹配，并采用暴力匹配算法。此代码是一个CMake工程，需要安装CMake。
     
  • surf.zip_matlab中的SURF特征提取与匹配_图像处理_surf特征点
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    本资源提供基于MATLAB的SURF（Speeded Up Robust Features）算法实现，用于图像处理中特征点检测和描述。通过SURF技术可以高效地进行图像间的特征匹配，在计算机视觉领域应用广泛。 本段落介绍如何使用MATLAB自带的Computer Vision System Toolbox进行SURF特征点检测、计算及匹配，并演示相关步骤与操作方法。
     
  • SURF特征点的提取
    优质
    SURF（Speeded Up Robust Features）是一种计算机视觉算法，用于高效地检测和描述图像中的关键特征点，广泛应用于物体识别、图像匹配等领域。 OpenCV 提供的特征点提取示例代码可以进行特征点选取和匹配。
     
  • SURF算法的特征点匹配
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    本文章介绍SURF算法在计算机视觉领域的应用，重点探讨其特征点检测与描述方法，并详细讲解基于此技术的特征点匹配过程。 SURF算法实现了特征点的提取与匹配，并附带了图片和可以直接运行的matlab代码，效果良好。
     
  • 特征点的提取与影像匹配
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    特征点的提取与影像匹配研究如何在图像中自动识别关键点，并通过这些特征进行不同图片间的配准和比较，是计算机视觉领域的核心技术之一。 本程序实现了影像特征点的自动提取功能，并采用了Morevac、Forstner及Harris三个经典算子进行操作。在此基础上，通过相关系数法实现图像匹配并引入最小二乘平差技术以提高匹配精度。在搜索过程中利用了核线影像特性，在二维图象中使用爬山法启发式搜索策略。对于大数据量的影像处理，则采用了影像金字塔结构来优化。 具体功能如下： 1. 使用GDAL库读取各种格式的图片文件，包括TIFF、PNG、JPEG（JPG）、BMP及GIF。 2. 为了防止大尺寸图像绘制时出现闪烁现象，程序采用双缓存技术进行显示处理。 3. 图像数据可以保存为多种常见格式，如TIFF、PNG、JPEG（JPG）以及BMP和GIF等。 4. 程序中包含了TreeCtrl控件与ListCtrl控件的基本操作功能。 5. 支持MFC单文档程序中的视图通信及多视图切换。
     
  • SURF特征点匹配资料.rar
    优质
    本资料包包含SURF（Speeded Up Robust Features）算法的相关资源和文档，专注于图像处理中的特征点检测与匹配技术。适合研究和学习使用。 实现两张图像的SURF特征点匹配。
     
  • SIFT特征的提取与匹配
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    本文章介绍了如何使用SIFT算法进行图像特征的检测、描述和匹配。通过学习该技术，读者能够掌握高效的图像识别方法。 该程序使用OpenCV库函数实现SIFT特征点提取及匹配功能，并包含两组图片用于测试。程序配置环境为OpenCV 2.4.9与Visual Studio 2013。