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SIFT、SURF及SIFT+RANSAC影像匹配代码

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简介：
本项目包含基于SIFT与SURF算法的特征点检测和描述，以及结合RANSAC优化的图像匹配源代码，适用于计算机视觉领域的相似图片检索。 有两个文件夹：一个包含sift+ransac图像匹配代码以及用于检测匹配精度的代码（以像素为单位）。另一个文件夹则包含了surf图像匹配的相关代码。

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  • SIFT、SURF及SIFT+RANSAC影像匹配代码
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    本项目包含基于SIFT与SURF算法的特征点检测和描述，以及结合RANSAC优化的图像匹配源代码，适用于计算机视觉领域的相似图片检索。 有两个文件夹：一个包含sift+ransac图像匹配代码以及用于检测匹配精度的代码（以像素为单位）。另一个文件夹则包含了surf图像匹配的相关代码。
     
  • SURF-SIFT算法配准及使用RANSAC剔除错误匹配的C++源码
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    本项目提供了一个基于SURF和SIFT特征检测与描述技术，并结合RANSAC算法进行精确配准和鲁棒性优化的C++实现，适用于图像处理中的目标识别和跟踪。 在Windows上利用OpenCV和VS2010实现了SIFT和SURF的粗配准，并通过RANSAC实现精确配准。提供C++源码，可以运行。
     
  • 七种图像特征匹配算法：Harris、Fast、ORB、SIFT、SIFT+Lowes、SURF和SURF+Lowes
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    本文探讨了七种图像特征匹配算法——Harris、Fast、ORB、SIFT及其改进版(SIFT+Lowes)、SURF以及其增强版(SURF+Lowes)，深入分析它们的工作原理及应用场景。 这里提供的是经过验证可以使用的算法版本，包括sln文件、cpp文件，即使是编程新手也能轻松使用。建议的运行环境为win10+VS2017+Opencv2.4.13。对于配置环境有疑问的朋友可以在百度上搜索相关资料。推荐使用与我一致的OpenCV版本（即2.4.13），因为新版本由于版权问题删除了部分算法。在实际应用时，如果需要使用某个特定算法，请将其加入项目中，并注意不要同时引入多个主函数所在的文件，否则可能会出现冲突错误。
     
  • SURF与SIFT特征点图像匹配实例
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    本项目详细介绍了如何使用SURF和SIFT算法进行图像特征点检测及匹配的过程，并提供了相应的代码示例。通过这些技术，可以实现高效的图像检索、目标识别等应用功能。 这段代码是基于OpenCV3.1的例程改编而来，能够实现通过SURF/SIFT特征点进行图像匹配的功能。原版例程位于opencv_contrib\modules\xfeatures2d\samples\surf_matcher.cpp文件中。 运行此代码需要满足以下条件：使用VS2013和OpenCV3.1，并且要单独编译与该版本兼容的opencv_contrib模块。有关如何编译的具体方法，可以参考相关文档或在线资源进行学习。
     
  • 基于OpenCV的SIFT、SURF、ORB图像匹配方法
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    本研究探讨了利用OpenCV库实现SIFT、SURF和ORB三种算法在图像特征匹配中的应用与效果比较。 利用OpenCV可以简单实现三种特征点匹配算法，其中包括SIFT（尺度不变特征变换）算法。SIFT特征是图像的局部特性，具有对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化以及遮挡和噪声等的良好不变性，并且对于视觉变化与仿射变换也保持了一定程度的稳定性。在SIFT算法中，时间复杂度的主要瓶颈在于描述子的建立和匹配过程，因此优化特征点的描述方法是提高SIFT效率的关键所在。
     
  • 基于SIFT、SURF、ORB特征匹配及RANSAC剔除异常值的图像拼接Matlab实现
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    本研究采用MATLAB编程实现了基于SIFT、SURF和ORB算法进行特征点检测与匹配，并利用RANSAC方法剔除异常值，最终完成图像拼接。 使用SIFT、SURF 和 ORB 算法进行特征匹配，并用绿色线条标出两张图片之间的对应点（生成三张图）。然后利用RANSAC算法剔除离群点，再以绿色线条展示经过滤波后的匹配点（同样输出三张图）。根据筛选出来的对应点计算从图像B到图像A的单应矩阵，并以保留三位有效数字的形式清晰打印出来并截图（每种特征提取方法生成一张结果图）。最后依据得到的单应矩阵，将第二张图片变换至第一张图片坐标系中，并通过线性加权的方式与原始图片进行融合（权重值需要自行调整），可以调用现有的库函数来完成这些任务（最终输出三组融合后的图像）。 此实验要求使用SIFT、SURF 和 ORB 分别执行上述步骤，以展示不同特征检测方法在匹配和变换中的表现。
     
  • 基于Python和OpenCV的SIFT与SURF图像特征匹配.rar
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    本资源提供了一种利用Python结合OpenCV库实现SIFT及SURF算法进行图像特征点检测与匹配的方法，适用于计算机视觉领域的学习与研究。 使用SIFT或SURF特征进行图像匹配的实现语言为Python 2.7及OpenCV 3.1版本，代码包含详细注释，并配有文档说明以及测试所需的图像资源。
     
  • 基于SIFT与SURF的遥感图像配准MATLAB代码
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    本段MATLAB代码利用了SIFT和SURF算法实现高效、准确的遥感图像配准。适用于图像拼接及变化检测等应用，提供详尽注释以供学习参考。 压缩包内包括使用SIFT和SURF进行图像配准的代码。首先通过SIFT或SURF提取特征点，然后进行特征匹配，并利用RANSAC算法剔除误匹配的结果。其中，SIFT部分基于Lowe官网提供的源码进行了修改；而SURF则直接调用了MATLAB自带函数detectSURFFeatures()来实现。
     
  • 基于SIFT与SURF的遥感图像配准MATLAB代码
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    这段代码利用了SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（速度-Up特征）算法进行高效的遥感影像匹配工作，在MATLAB平台上实现，为用户提供了一种准确、快速的遥感图像配准解决方案。 压缩包内包含使用SIFT和SURF进行图像配准的代码。首先利用SIFT或SURF提取特征，接着进行特征匹配，并通过RANSAC算法剔除误匹配结果。其中，SIFT部分基于Lowe官网提供的源码进行了修改；而SURF则直接调用了MATLAB自带函数detectSURFFeatures()来实现。
     
  • 基于SIFT与SURF的遥感图像配准Matlab代码
    优质
    本项目提供了一套基于SIFT和SURF特征匹配算法的遥感图像自动配准的MATLAB实现代码。利用这些方法，可以有效提升不同传感器获取的遥感影像之间的对齐精度与鲁棒性。 压缩包内包含使用SIFT和SURF进行图像配准的代码。首先用SIFT或SURF提取特征点，然后进行特征匹配，最后利用RANSAC算法剔除误匹配的结果。其中，SIFT部分基于Lowe官网提供的源码进行了修改；而SURF则直接调用了MATLAB自带函数detectSURFFeatures()来实现。