这是一篇全英文的数字图像匹配算法，介绍非常详细。
因为该文档里面的内容是从官方网站扫描成PDF的，所以公式有点不清晰，但是不要紧，我个人做了一篇PPT，里面有各种公式。
因为该文档里面的内容是从官方网站扫描成PDF的，所以公式有点不清晰，但是不要紧，我个人做了一篇PPT，里面有各种公式。
2023/9/2 18:09:32
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MATLAB实现基于互相关的亚像素级图像匹配/配准源代码程序通过用户指定一个基准点，实现二维图像的配准。
通过使用选择的DFT算法不断减少计算量。
通过使用选择的DFT算法不断减少计算量。
2023/8/26 16:29:37
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一款机械手和工业相机的标定助手。
目前支持大恒相机，IDS的ueye相机，普通的USB相机。
可以标定机械手坐标系和图像坐标系的关系。
支持64位系统。
还附带了直线分析工具，矩形分析工具，条码识别功能，ORB图像匹配，图像增强等功能！
目前支持大恒相机，IDS的ueye相机，普通的USB相机。
可以标定机械手坐标系和图像坐标系的关系。
支持64位系统。
还附带了直线分析工具，矩形分析工具，条码识别功能，ORB图像匹配，图像增强等功能！
2023/8/6 22:07:01
29.76MB
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该文档介绍了基于Moravec算子的图像特征点提取以及基于相关系数法的图像匹配的基本原理与编程实现方法，并附C#编写的程序源代码以及运行截图。
2023/8/5 18:06:36
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Harris是一种高效的角点检测算法，但不具备尺度不变性。
SURF（speeded-uprobustfeatures）算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题，但是在特征点提取方面没有Harris稳定。
针对Harris和SURF两种算法的特点，提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。
首先用Harris算法检测图像角点，再用SURF算法提取图像特征点；
然后合并角点和特征点，并剔除重复点获得新的特征点集，确定新特征点的主方向并生成特征描述符，再对图像使用比值法进行初匹配；
最后利用RANSAC剔除错误匹配点实现精确匹配。
实验结果表明，该算法对图像存在旋转、缩放、光照及噪声变化有较强的鲁棒性，同时提高了运行效率。
SURF（speeded-uprobustfeatures）算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题，但是在特征点提取方面没有Harris稳定。
针对Harris和SURF两种算法的特点，提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。
首先用Harris算法检测图像角点，再用SURF算法提取图像特征点；
然后合并角点和特征点，并剔除重复点获得新的特征点集，确定新特征点的主方向并生成特征描述符，再对图像使用比值法进行初匹配；
最后利用RANSAC剔除错误匹配点实现精确匹配。
实验结果表明，该算法对图像存在旋转、缩放、光照及噪声变化有较强的鲁棒性，同时提高了运行效率。
2023/7/9 20:05:35
1.35MB
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用Halcon进行图像匹配的程序集合，从某个标准图像中选取模板，在其它一副或多福图像中寻找与该模板类似的外形，可以指定二者相似程度，可以进行缩放、角度旋转等后再进行匹配需要安装HALCON软件
2023/3/16 6:39:42
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本人免试课题题目，由三人合作完成，此程序从开始的图像预处理到最终的图像匹配，有相关子程序11个，结构清晰，思路简约，适合刚开始学习数字图像处理的同学参考。
2023/3/4 5:38:33
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视差图是以图像对中任一幅图像为基准，其大小为该基准图像的大小，元素值为视差值的图像。
由于视差图包含了场景的距离信息，因此从立体图像对中提取视差图的图像匹配，不断是双目视觉研究中最为活跃的领域
由于视差图包含了场景的距离信息，因此从立体图像对中提取视差图的图像匹配，不断是双目视觉研究中最为活跃的领域
2021/2/5 3:13:39
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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