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SIFT算法的C语言源代码(独家原创,非OpenCV等库依赖)

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简介:
这段C语言实现的SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法源码为独立开发,不依赖任何外部库如OpenCV。适用于需要进行图像特征匹配与识别的应用场景,提供详细的注释以帮助理解和使用。 这段文字使用了相当长一段时间自己编写的内容,并非前段时间网上流传的在Linux上运行的那个版本。

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客服
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  • SIFTCOpenCV
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    这段C语言实现的SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法源码为独立开发,不依赖任何外部库如OpenCV。适用于需要进行图像特征匹配与识别的应用场景,提供详细的注释以帮助理解和使用。 这段文字使用了相当长一段时间自己编写的内容,并非前段时间网上流传的在Linux上运行的那个版本。
  • AESC AESC
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    这段C语言源代码实现了Advanced Encryption Standard (AES) 加密算法,为开发者提供了在C语言环境中进行数据加密和解密的功能。 AES(高级加密标准)算法也称为Rijndael算法,在保护数据安全方面被广泛采用,并且是理解对称加密工作原理及进行实际应用开发的重要基础。 AES的核心机制在于通过一系列替换、置换以及混淆操作,将明文转化为难以破解的密文。它使用固定的128位块大小并支持三种不同的密钥长度:128位、192位和256位,这些不同长度的密钥决定了加密与解密过程中参数的选择。 在C语言中实现AES算法通常包括以下步骤: 1. **密钥扩展**(Key Expansion):根据选定的密钥长度对输入进行处理以生成多个轮密钥。这个过程涉及线性和非线性变换,确保了安全性和复杂度。 2. **初始轮**(Initial Round):加密过程中,明文首先与第一个轮密钥执行异或操作,并随后完成字节代换、行位移、列混淆和加轮密钥四个步骤。解密时,则按照相反顺序进行操作并使用逆向替换函数。 3. **中间轮**(Main Rounds):除了初始及最终的两轮外,每一轮都包含相同的子步骤组合,即字节代换、行位移、列混淆和加轮密钥四个过程。对于不同长度的密钥,其循环次数也有所不同。 4. **最后轮**(Final Round):这一阶段不执行列混淆操作而仅进行字节替换、行位移以及与轮密钥相加的操作。 在C语言中实现这些步骤时通常会将其封装为函数形式。例如`key_expansion()`用于完成初始的密钥扩展,`sub_bytes()`, `shift_rows()`, 和其他类似功能的函数分别处理不同阶段的具体操作。 实际编程过程中还需要考虑内存管理、错误处理及输入输出格式转换等问题,并可能利用优化技术(如SIMD指令集)或并行计算来提高性能。AES算法C源码文档一般会提供详细的实现细节和示例代码,帮助开发者理解和使用该加密库。通过分析这些源码,不仅可以掌握AES的工作原理,还能提升在C语言环境下编写加密程序的能力,并根据特定的应用场景进行定制化开发以满足安全性和效率的需求。
  • C实现银行
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    这段简介描述了一个用C语言编写的程序,该程序实现了经典的操作系统理论中的银行家算法。此算法用于研究和预防死锁问题,在资源分配中有着重要作用。源代码适用于教学与实践用途,帮助学生及开发者理解操作系统底层原理。 利用C语言实现操作系统中的银行家算法。这段代码是由老师亲自验收通过的。
  • C++中使用OpenCV实现SIFT
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    本文章提供了一种在C++环境中利用OpenCV库实现SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测与描述的方法,并附带了详细的代码示例。通过该教程,读者可以深入理解并实践如何运用SIFT算法进行图像匹配和识别任务,在计算机视觉领域有着广泛的应用前景。 在Lowe最终更新的SIFT版本基础上进行修改,适用于VS2008及OpenCV 2.3.1版本。代码修改包括:在utils.h中添加头文件#include ;属性->linker->input中的附加依赖项需改为对应于OpenCV 2.3.1版本的lib库文件。同时,在使用过程中需要将opencv中的tbb.dll复制并重命名为tbb_debug.dll。此外,系统环境变量和VS2008中关于OpenCV的相关设置,请参考官方OpenCV手册进行配置。
  • C银行
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    本段代码展示了如何在C语言中实现银行家算法,用于操作系统课程学习或并发控制实践,帮助理解和预防死锁现象。 银行家算法C语言代码 如果需要获取或查看有关银行家算法的C语言实现,请直接搜索相关资源或者咨询专业人士以获得帮助。请注意,这里不提供具体的代码链接或联系方式。 如果您有具体的问题关于如何编写、理解和调试这段代码,可以提出更详细的需求和问题,以便于得到更有针对性的帮助。
  • 已编译OpenCV
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    已编译的OpenCV依赖库提供了一系列预编译的软件包,旨在简化计算机视觉应用开发中的OpenCV集成过程。这些资源节省了开发者的时间与精力,支持快速原型设计和项目部署。 在交叉编译OpenCV之前需要先交叉编译一些依赖库,这些已经完成的依赖库可用于后续的OpenCV交叉编译过程。包括:ffmpeg、libjpeg、libpng、libx264、libxvid、yasm和zlib。
  • SIFT OpenCV
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    SIFT OpenCV源代码提供了使用OpenCV库实现尺度不变特征变换(SIFT)算法的详细代码示例,适用于图像识别和匹配任务。 SIFT在OpenCV中的源代码已经详细注释过,非常有用。
  • C实现银行
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    本代码为用C语言编写的银行家算法实现,用于操作系统课程设计。它模拟了系统资源管理过程中的安全状态检查及资源分配策略,帮助学生理解死锁预防机制。 这是我参考了很多同类代码后自己编写的一个实现银行家算法及随机分配算法的C语言程序。该代码符合操作系统课程设计有关银行家算法的要求,并且经过老师验收并已进行过相应的修改。欢迎大家下载使用,这个代码简单易懂、不复杂,适合大多数人使用。此外,代码内注释较为详细,方便读者理解程序逻辑。
  • C实现银行
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    本代码为用C语言编写的银行家算法实现,旨在模拟操作系统中的资源分配与死锁避免机制,适用于教学和研究场景。 银行家算法是一种用于操作系统中的死锁避免策略。通过这种方法,在进程进行资源分配之前,系统会预测所有可能的完成状态,并确保这些状态下不会发生死锁情况。当一个请求被提交后,如果当前可用资源加上已分配给其他进程且未使用的资源不足以满足该请求,则拒绝这个请求以防止进入不安全的状态;反之则接受此申请并继续监控系统的安全性直至结束或有新的请求到来。 此外,在系统执行过程中采用银行家算法时需要时刻检查整个状态是否仍然处于一个安全序列中,即是否存在一种分配顺序使得每个进程都能最终获得所需全部资源而不会导致死锁。如果发现任何可能导致进入不安全模式的操作,则应立即采取措施避免这种状况的发生或者撤销某些已有的分配来恢复到一个安全的状态。 总之,银行家算法通过对系统状态进行严格控制和预测性检查,在一定程度上实现了对死锁现象的有效预防与管理。
  • SIFTMatlab与C实现
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    本项目旨在探讨并实现SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法在图像处理中的应用,提供其在Matlab和C语言环境下的具体代码及优化技巧,适合计算机视觉领域的学习者参考。 标题中的“sift”指的是尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform),这是一种广泛应用于计算机视觉领域的特征检测和描述算法。SIFT算法由David Lowe在1999年提出,它能够在图像的不同尺度和旋转下保持不变性,因此特别适合于图像匹配、目标识别等任务。 实现SIFT算法通常涉及以下几个关键步骤: 1. **尺度空间极值检测**:首先,在多尺度空间中寻找关键点。这通常是通过高斯差分算子(Difference of Gaussian, DoG)来完成的。DoG是通过对不同尺度下高斯模糊图像做差得到,能够有效找出在多个尺度下的局部极值。 2. **关键点定位**:确定了候选的关键点后,需要精确地找到这些点的位置。这一步通常通过二阶导数矩阵(Hessian矩阵)的特征值来完成,以确保关键点对旋转和尺度变化具有稳定性。 3. **关键点方向分配**:每个关键点会被分配一个或多个方向,这是通过对邻域内梯度分布进行分析实现的,使得描述符能够抵抗图像旋转的影响。 4. **生成关键点描述符**:在每个关键点周围选取一个小窗口,并计算该区域内像素的梯度幅度和方向信息,形成特征向量。这些描述符通常是128维或更高维度,以提供足够的区分能力。 5. **标准化描述符**:为了消除光照变化和其他噪声的影响,会将生成的描述符归一化到单位长度,从而提高其鲁棒性。 6. **匹配步骤**:可以使用不同的距离度量(如欧氏距离)来比较两个图像之间的SIFT描述符,并找到最相似的关键点对。这一步是用于实现图像配准或目标识别的基础。 在MATLAB和C语言中实现这些功能各有优劣。MATLAB提供了方便的数学运算和图像处理函数,代码易读且调试简单,但运行效率较低;而C语言则更为高效,适合大规模数据处理,不过编写与调试相对复杂。 压缩包中的“sift”文件可能包含上述步骤的具体源码实现(包括MATLAB脚本和C语言),供学习参考。通过阅读这些资源可以帮助深入理解SIFT算法的细节,并进行优化或扩展以适应特定的应用场景。这对于计算机视觉及图像处理的学习者来说是很有价值的资料。