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利用SIFT改进的SURF算法，通过MATLAB调用C++实现。

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简介：
该压缩包包含了经过改进的SIFT算法，其结果为SURF算法。该算法通过调用MATLAB程序，并利用C++编写的代码实现，在运行前需要确保MATLAB已经安装了MinGW-w64编译器（使用“mex”命令），关于具体细节，请参考论文中的说明，或者查阅https://blog..net/desire121/article/details/60466845。

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  • 改良版SURF算法结合SIFT特性，使用Matlab调用C++实现
    优质
    本研究提出一种改良版SURF算法，融合了SIFT的优点，并采用Matlab与C++混合编程技术实现高效运算。 压缩包内包含改进SIFT算法后得到的SURF算法。使用Matlab调用C++程序前需要先安装MinGW-w64编译器并设置好mex命令。相关步骤可以参考具体论文中的说明或类似教程。
     
  • 基于SURF与ORB算法改进的MATLAB实现
    优质
    本研究在MATLAB平台上提出并实现了对SURF和ORB特征检测算法的优化方案，旨在提升图像处理效率及准确性。 使用SURF算法检测特征点，再用ORB算法进行匹配。
     
  • 利用Matlab通过k-means进行聚类算法实现
    优质
    本项目使用MATLAB编程环境实施了经典的K-Means聚类算法，展示了如何通过迭代优化过程将数据集划分为若干簇。 当初参加数学建模比赛时，在网上查找了很多资料。现在我把这些资料整理出来放到网上，供大家学习使用。由于积分限制只能设置为最低的1个积分。欢迎大家一起交流学习！
     
  • SIFT算法的Matlab实现（无C代码），已测试通过
    优质
    本资源提供SIFT算法的纯Matlab代码实现，无需依赖C语言代码，经过充分测试可正常运行。适用于图像处理与计算机视觉领域的学习和研究。 我找到了网上最好的SIFT代码实现，只需在MATLAB环境下运行即可，并且不包含C语言部分。如果遇到无法运行的情况，请留言反馈，我会及时处理。 该代码的各个模块都清晰明了：通过运行demo1可以标出特征点；而demo2到demo4则分别展示了六幅图片的关键点匹配结果（位于demo-data文件夹内）。需要注意的是，sift-demo.m 文件中的部分代码存在错误，请忽略这些错误。
     
  • 利用SIFT算法进行图像拼接的C语言实现
    优质
    本项目采用C语言实现了基于SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法的图像拼接技术，能够有效处理多视角图像的无缝融合问题。 基于C语言实现的SIFT算法用于图像特征提取，并支持使用SIFT进行图像拼接。程序可以独立运行。
     
  • 利用OpenCV实现的SURF算法代码
    优质
    这段简介可以描述为：“利用OpenCV实现的SURF算法代码”提供了一套基于开源计算机视觉库OpenCV的SURF（Speeded Up Robust Features）特征检测与描述的完整解决方案，适用于图像匹配、物体识别等领域。 使用基于OpenCV实现的SURF算法代码，可以输出左右影像的特征点图、匹配连线图以及良好匹配点坐标的txt文件。
     
  • C++ 实用 SIFT 算法实现代码
    优质
    这段代码提供了一个实用的SIFT（尺度不变特征变换）算法的C++实现版本。它可以帮助开发者在图像处理和计算机视觉项目中快速应用SIFT特性检测功能。 该工程主要实现了SIFT算法，并且代码中有非常详细易懂的注释，非常适合小伙伴们学习哦！
     
  • 利用OpenCV-Python实现SIFT算法的方法.rar
    优质
    本资源提供了一种使用Python和OpenCV库来实现SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法的方法，适用于计算机视觉领域中的特征检测与匹配。 压缩包内包含实现算法所需的所有程序，且所有路径均为相对路径，可以直接运行。
     
  • 利用SURF算法进行图像拼接
    优质
    本项目采用SURF（Speeded Up Robust Features）算法实现高效且准确的图像特征检测与匹配，进而完成图像之间的无缝拼接，适用于全景图生成等多种场景。 基于SURF算法的图像拼接处理采用RANSAC算法及单应性原理进行图像拼接。
     
  • 用Python实现的SIFT算法
    优质
    本项目使用Python语言实现了SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，可用于图像特征检测与匹配。适用于计算机视觉领域研究和应用开发。 尺度不变特征转换（Scale-invariant feature transform 或 SIFT）是一种用于检测与描述图像局部特性的计算机视觉算法。该方法在不同空间尺度上寻找极值点，并提取其位置、尺寸和旋转不变量。SIFT 算法由 David Lowe 在 1999 年提出，2004 年完善总结。它的应用领域包括物体识别、机器人地图感知与导航、图像拼接、3D 模型构建、手势识别、影像追踪以及动作对比等。