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基于ORB技术的图像匹配及拼接算法源代码(C/Opencv)

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简介：
本项目提供了一套基于ORB特征提取和匹配的图像拼接算法C语言实现，依赖OpenCV库。适用于快速高效地处理大规模图像集合并生成全景图。 基于ORB的图像匹配与拼接算法程序源码采用C语言编写，并借助OpenCV视觉库实现两张图片的特征匹配与拼接功能。

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  • 基于ORB技术的图像匹配及拼接算法源代码(C/Opencv)
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    本项目提供了一套基于ORB特征提取和匹配的图像拼接算法C语言实现，依赖OpenCV库。适用于快速高效地处理大规模图像集合并生成全景图。 基于ORB的图像匹配与拼接算法程序源码采用C语言编写，并借助OpenCV视觉库实现两张图片的特征匹配与拼接功能。
     
  • 基于SURF的图像匹配和拼接算法的C/OpenCV源代码
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    本项目提供了一套使用C语言及OpenCV库实现的基于SURF特征提取与描述技术的图像匹配与拼接算法源码，适用于计算机视觉领域中的图像处理任务。 基于SURF的图像匹配与拼接算法程序源码实现了图像的匹配与拼接功能。
     
  • 基于OpenCV与ORB特征匹配的图像拼接C++源码（含注释）.zip
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    本资源提供了一个使用OpenCV和ORB算法进行图像特征匹配及拼接的C++项目，包含详细代码注释。适合计算机视觉初学者学习实践。 项目介绍： 本资源包含基于OpenCV与ORB特征匹配算法的图像拼接C++源码及详细代码注释。该源码为个人毕业设计作品，在上传前已通过全面测试，确保运行无误，答辩评审平均成绩高达94.5分。 此资源适用于计算机相关专业的在校学生、教师以及企业员工使用，无论是初学者学习参考还是实际项目借鉴都非常合适。此外，它也非常适合用于毕业设计、课程作业或项目的初期演示等场景中。如果有一定的编程基础，在此基础上进行修改和扩展以实现更多功能也是可行的。
     
  • 基于OPENCV的ORB/SURF/SIFT与RANSAC图像自动拼接技术
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    本项目采用OpenCV库实现ORB、SURF和SIFT特征提取及匹配，并结合RANSAC算法剔除误匹配，最终完成图像的自动拼接处理。 使用VS2012 x64版本结合OpenCV进行图像拼接的工作已经完成，并参考了他人的代码进行了改编。当前实现的是左右方向的拼接，尚未尝试上下方向的拼接效果如何。主要涉及调整存储位置的相关函数以适应不同的测试需求，经过初步测试后认为方案相对稳定且具有较好的拼接效果。不过，在重叠部分可能会出现鬼影现象，并在接缝处存在轻微裂缝问题，如需进一步优化，则需要设计新的方法来进行改进。 所有代码均附有详细注释，易于理解。同时提供了用于测试的图片资源，请确保配置好所需的头文件和库文件路径后再进行运行。
     
  • 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。
     
  • ORB算法MATLAB代码-Computer_Vision_Basics：计算机视觉基础算法。SIFT，ORB，帧匹配，拼接等...
    优质
    本项目提供基于MATLAB实现的经典ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征检测与描述算法定码，适用于初学者学习计算机视觉中的关键概念和技术，如SIFT、帧匹配及图像拼接。 ORB算法的MATLAB代码资料夹内包含了许多计算机视觉的基本算法，并且可以在MATLAB或Python-OpenCV环境中实现。这些资源可供下载并查阅以加深理解。很少有开发完成的算法能够满足EE5731视觉计算课程（新加坡国立大学）的要求。 在MATLAB文件夹中，由PARTX表示的文件夹可以保存到任何目录下，并且包含六个partx_xx子文件夹。 运行每个部分的具体步骤如下： a. 进入每个部分并解压缩vlfeat-0.9.21.rar 文件夹。该文件夹内包含了SIFT算法的代码，这些代码是从其他地方下载后被广泛引用过的。 b. 在MATLAB中设置工作路径为对应的部分目录。 例如：为了运行part 1 的代码，请将工作目录设为 E:\\Assignment_1_Sayan_Kumar\Part1。同样地，在需要执行 part2 及后续部分的代码时，需相应更改MATLAB的工作目录至E:\\Assignment_1_Sayan_Kumar\Part2。 b. 要运行每个部分，请按照上述设置完成工作路径后直接运行对应的部分程序即可。
     
  • OpenCV图像匹配技术
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    简介：OpenCV图像匹配技术是指利用OpenCV库进行模板匹配、特征点检测等操作，实现图片中目标物体或模式识别的技术，广泛应用于计算机视觉领域。 基于OpenCV实现的图像匹配效果不错，匹配度较高。欢迎讨论。
     
  • 基于块匹配的全景图像拼接：两图与多图拼接技术探讨
    优质
    本文深入探讨了基于块匹配算法的全景图像拼接方法，涵盖两幅及多幅图片的高效、精准拼接技术，旨在提高图像拼接质量与速度。 通过图像拼接技术将多张单幅的图像合并成一张全景图。采用了基于模板匹配的方法来进行图像匹配，并使用加权融合策略对两幅图片进行处理。
     
  • 基于OpenCV SURF算法的图像匹配与加权平均融合拼接方法
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    本研究提出了一种利用OpenCV库中的SURF算法进行图像特征匹配，并采用加权平均法实现无缝拼接的方法，以提高图像拼接的质量和效率。 由于使用的是64位系统，因此在下载后需要根据自己的系统以及路径配置OpenCV库。