1vc6.0编写2读写2张bmp图片,并且可以进行模板匹配3使用到的算法有MAD算法,NCC算法,快速匹配算法,特征匹配算法4仅用于学习
2025/4/24 12:16:14 1.1MB 图像 模板匹配 mad算法等
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在日志管理系统的设计和实现中首先分析了日志管理系统实现的常用技术,还详细分析了日志格式一Windows操作系统事件日志、UNIX系统日志和通用防火墙日志。
系统通过采集、筛选分析法、特征匹配分析法、统计网络设备日志数据,并提供Web应用向用户提供关于网络设备的运行状态和安全事件的统计报表,为网络安全和网络管理提供有效数据。
整个日志管理系统由日志收集模块、日志分析模块、日志存储模块、报表生成模块和前台Web应用程序几个模块构成,满足了日志管理和监控的功能,为网络安全管理奠定了基础
2025/3/30 16:29:20 1.94MB 日志管理
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实现了opencv下的orb算法和sift算法、surf算法,下载后可直接使用
2025/1/8 21:34:27 4.14MB orb
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本文将介绍一种基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法。
首先,利用深度学习框架(VGGFace)提取人脸特征;
其次,利用PCA对提取的特征进行降维;
最后,利用稀疏表达分类实现特征匹配。
我采用CMC曲线评价在AR数据库上的识别性能。
最后我还提供了整个过程的code。
2024/11/21 0:28:51 41.39MB 深度学习 稀疏表达SRC
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基于SURF特征检测程序可以在VC6.0下直接运行,对特征匹配的需求的同学有一定的帮助
2024/9/22 11:56:14 15.24MB surf c++
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特征检测与匹配的目标是识别一个图像中的关键点与另一个图像中的对应点之间的配对。
在此实验中,你将编写代码以检测图像中的特征点(对于平移、旋转和照明具有一定的不变性),并在另一个图像中找到最佳匹配特征。
为了帮你可视化结果并调试程序,我们提供了一个用户界面,可以显示检测到的特征和最佳匹配。
我们还提供了一个示例ORB特征检测器,用于结果比较。
该实验有三个部分:特征检测、特征描述和特征匹配。
您所需要实现的所有代码都在features.py中。
2024/7/30 0:22:45 21.64MB 西电 计算机视觉 实验
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此为一项目工程文件,实现运用opencv进行二维多张全景图拼接,其中包括运用opencv自带Stitcher类的例子代码实现的.cpp文件,还包括两个运用sift特征匹配拼接的.cpp文件,其中一个是设置匹配重叠权重,还包括测试几张图片,配置环境opencv2.4.10+VS2010或VS2013。
2024/5/20 10:30:48 25.26MB opencv Stitcher类
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MATLAB工具箱大全-图像局域特征匹配工具箱
2024/5/9 21:43:35 4.17MB 图像局域特征匹配 MATLAB
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传统的全景图像拼接算法,多采用Harris角点的特征提取或尺度不变特征转换(SIFT)的特征匹配算子的方式,对存在重合部分的图像进行图像拼接处理。
但对于车载全景图像拼接算法而言,车身四周采集到的4幅鱼眼畸变图像,使用特征提取算子的方法进行的拼接,运算的复杂度高,效率低,不能满足车载设备的实时性要求。
针对这一问题,该文提出一种专门应用在车载系统的车载全景图像拼接算法,并对其进行Matlab仿真,最大限度提高算法的运算效率,以满足车载系统实时性的要求,真实的反应路况信息,辅助驾驶员安全驾驶。
关键词:计算机视觉;
图像拼接;
车载全景;
实时性;
鱼眼图像
2024/4/24 5:45:47 1.24MB 图像拼接
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用matlab实现了基于乘积量化的快速sift特征匹配,相比于传统的特征比配方法,提高了匹配的速度。
2024/4/12 13:28:20 10.08MB 乘积量化 sift 特征匹配
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡