特征点提取和匹配的通用方法在opencv中应用并做了大量的翻译和多中算法的结合基于这个就可以做项目开发了!
2024/4/29 11:27:21 6KB 模板 匹配 特征点提取 匹配
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使用python3对SIFT算法进行特征点提取的简单实现,亲测可用。
2024/4/22 16:21:21 663B sift python3
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这段代码是自己写的,会比opencv的简单易懂。
提取了特征点后,进行了暴力匹配。
暴力匹配的代码也是自己写的,看完后应该对特征点的提取和匹配有个直观的认识。
2024/4/1 12:17:52 25KB 自己写的ORB
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Feature::Feature(conststring&detectType,conststring&extractType,conststring&matchType){assert(!detectType.empty());assert(!extractType.empty());assert(!matchType.empty());m_detectType=detectType;m_extractType=extractType;m_matchType=matchType;initModule_nonfree();}
2024/3/24 20:54:33 2KB Opencv
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基于特征点的图像匹配方法的关键是准确快速地将可靠的特征点提取出来。
经典归一化互相关匹配法属于基于特征点匹配方法中的一种,归一化互相关匹配法具有操作简单,匹配精度高等优点,但其计算量庞大,难以满足实时跟踪的要求。
提出了一种基于序贯相似性检测的归一化互相关快速匹配方法,并对提出的改进方法进行实验验证。
实验表明,该方法可以准确快速的进行特征点匹配,减少了算法的计算时间,有效地减少了发生误匹配的概率。
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我毕业设计修改的一个程序,中文界面,做“指纹图像预处理及特征点提取”的可以直接用。
完全可以运行。
2023/12/21 12:28:38 96KB 指纹识别 预处理 特征点提取 MATLAB
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图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点,如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数,取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。
其实质是在基元相似性的条件下,运用匹配准则的最佳搜索问题。
2023/11/25 1:16:21 5.57MB opencv
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指纹识别算法经典书籍,值得推荐。
内容包括指纹图像预处理、特征点提取、指纹比对等各个模块
2023/10/28 10:14:30 1.62MB Fingerprint PDF
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本程序实现了对影像特征点自动提取,利用Morevac、Forstner、Harris3个经典算子。
在此基础上利用相关系数法实现影像自动匹配,并且引入最小二乘平差,使匹配点精度有所提高。
在搜索点过程中,利用了核线影像特性,对二维影像搜索使用了爬山法启发式搜索。
对大数据量影像采用影像金字塔结构处理。
1、使用GDAL库读取影片,支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF、IMG格式读取。
使用GDI绘图。
2、防止大数据量绘图视图闪烁,图片显示采用双缓存技术。
3、保存视图数据为图片文件,支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF格式保存。
4、TreeCtrl控件、ListCtrl控件的基本操作。
5、MFC单文档程序视图通讯、更换视图、视图分割。
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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。
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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