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基于OpenCV的Harris算子特征点提取与匹配程序

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简介：
本项目采用OpenCV库实现Harris角点检测算法，用于图像中的关键特征点定位，并进行高效的特征匹配，适用于目标识别和跟踪等计算机视觉任务。 Harris算子用于提取特征点，并进行匹配，同时提出了一个粗匹配程序（基于OpenCV）。

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  • 基于OpenCV的Harris算子特征点提取与匹配程序
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    本项目采用OpenCV库实现Harris角点检测算法，用于图像中的关键特征点定位，并进行高效的特征匹配，适用于目标识别和跟踪等计算机视觉任务。 Harris算子用于提取特征点，并进行匹配，同时提出了一个粗匹配程序（基于OpenCV）。
     
  • 基于OpenCV的SURF特征提取与匹配
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    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。
     
  • Harris与SIFT特征提取及匹配方法
    优质
    本文介绍了Harris角点检测算法及其在图像处理中的应用，并深入探讨了SIFT（尺度不变特征变换）算法的原理和实现过程，重点分析了两种方法在特征提取及匹配上的优劣。 计算机视觉中的局部图像描述子可以通过Python实现Harris角点检测、特征匹配以及SIFT特征检测与匹配功能，并且可以直接运行。项目包含VLFeat工具包的SIFT部分。
     
  • Moravec、Forstner和Harris算子的特征点提取算法程序
    优质
    本程序实现Moravec、Forstner及Harris三种算子的特征点检测算法，适用于图像处理与计算机视觉领域中的目标识别与跟踪任务。 使用Moravec算子、Forstner算子和Harris算子对遥感影像进行特征点提取。
     
  • 基于相关系数的影像匹配及Harris点特征提取算法
    优质
    本文探讨了一种结合相关系数和Harris角点检测的图像匹配方法，并详细介绍了该算法在特征点提取中的应用与效果。 数字摄影测量作业使用相关系数法匹配与Harris点特征提取算子的方法非常简便且合适，适用于MFC程序的开发。
     
  • SURF特征点的提取与匹配
    优质
    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。
     
  • 基于SIFT的特征点提取与匹配实现
    优质
    本项目采用SIFT算法进行图像中的关键特征点检测和描述，并通过高效的匹配策略来识别不同视角下的同一物体或场景，适用于图像检索、目标跟踪等领域。 使用OpenCV实现SIFT算法，完成特征点提取和匹配，程序可正常运行。
     
  • 基于C#的图像特征点提取与同名像点匹配程序
    优质
    本软件采用C#编程语言开发，实现图像中关键特征点的自动检测和描述，同时具备高效的同名像点匹配功能，适用于计算机视觉领域的多种应用场景。 利用C#编写的图像特征点提取及同名像点匹配程序。
     
  • 基于Harris算法的分块特征点提取（MATLAB）
    优质
    本研究运用MATLAB编程环境实现了一种基于Harris角点检测算法的图像分块特征点提取方法，旨在提升特征匹配精度与效率。 简单地利用Harris算子实现分块提取特征点。