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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。

WhatyouwilllearnfromthisbookSetupthewxmainframebyaddingyourownFrameclasstotheapplicationCreatetwostagewidgetsbyusingathreestepprocessSetupaneventhandler,customize,receiveandhandleeventsbyusingcustomcontrolsandeventpropagationCreatetooltipswithrichcontentandaddtooltipstocontrolsRetrieveinformationfromusersusingcommonDialogsEnhancedesignandlayout,hideandshowcontrolsdynamicallyduringruntimebyusingsizersCreateacustomXRCresourcehandlerclasstousecustomwidgetclassesinXRCSimplifywindowlayoutusingtheSizedControlslibraryDrawbasicshapesinaDeviceContextanddrawgradientswitheasebyusingaGraphicsContextDesignacustomdialogclassMakemulti-threadedwxPythonapplicationsCaptureoutputfromotherapplicationsanddisplayitinawxPythonGUIAccessplatformspecificapplicationandresourcedirectoriesusingwxStandardPathsEmbedimagesintopythonfilesusingwxPython'sembeddedimagetoolandclassesAddrobustexceptionhandlingtoanapplicationBundleawxPythonapplicationfordistributionmakingyourapplicationsinterfacetranslatable

源码及说明文档和环境配置

里面3个whl文件验证可用，scipy太大了，下载链接和安装方法参考http://blog.csdn.net/a15216115048/article/details/；
之前下载三个exe的，验证我的机器上不能用，不过别人传上来也许在其他机器上是可以的。

这个是使用KNN进行人脸识别，在文件夹中直接运行就行。
knn_examples文件夹中，为train和test文件夹。
train里边放的都是以每个人脸的姓名为名称的子文件夹，每个子文件夹中需要自己添加人脸图片以便进行训练。
test文件夹中放的待识别的人脸对象。

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