注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. SIFT算法实现及代码详解

  2. 本资源在vc++平台下实现了图像特征匹配算法sift，并含有学习笔记，能很好的帮助理解算法，程序需配置opencv才能运行

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-10-24
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：xinsuifengf

  1. 学习笔记———《SIFT算法》

  2. 本人在学习SIFT算法时，通过阅读Lowe的文章，也对应看了别人整理的笔记，个人觉得有些地方说的不是很清楚，特整理此笔记供大家参考！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-01-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lcj369387335

  1. DepthTransfer论文阅读笔记

  2. 该PPT详细介绍了文章各步骤，同时对所用到的预备知识也有一定介绍，比如GIST特征、光流特征、SIFT流特征、RANSAC算法、背景差分法、kinect 相机结构、3D着色等。使读者能充分的理解大场景深度获取的流程。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-06-10
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：u010131819

  1. SIFT算法笔记

  2. SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）尺度不变特征转换，是一种检测局部特征的算法,它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。 讲解透彻，一目了然

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-05-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：kristina0068

  1. SIFT算法详解及应用PPT.rar

  2. SIFT算法目前在军事、工业和民用方面都得到了不同程度的应用，其应用已经渗透了很多领域，典型的应用有物体识别、机器人定位与导航、图像拼接、三维建模、手势识别、视频跟踪、笔记鉴定、指纹与人脸识别、犯罪现场特征提取等。PPT对SIFT算法进行详细地描述。

  3. 所属分类：讲义

  1. 小白的树莓派Tensorflow opencv 学习笔记（八）

  2. 之前想用TensorFlow + OpenCV做目标检测，但是最后因为TF2.0资料属实不多所以夭折了，不过OpenCV还是非常值得学习的。 特征检测算法 OpenCV中比较常用的特征检测和提取算法： Harris：用于角点检测 SIFT：用于斑点检测 SERF：用于斑点检测 FAST：用于角点检测 BRIEF：用于斑点检测 ORB：带方向的FAST算法和具有旋转不变性的BRIEF算法（暴力匹配和基于FLANN的匹配法） 特征 上述算法中提到了角点和斑点，这是两种重要的特征。特征是有意义的图像区

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：832kb
    • 提供者：weixin_38623080

  1. 3d-CV-Panaroma-Stitching-源码

  2. EE 645 {3D-计算机视觉} 作业1：全景拼接 任务： 在数据集中每个场景拍摄至少4幅彩色图像，然后执行以下步骤。 检测，提取和匹配功能（允许内置功能）。 使用RANSAC估计两个图像之间的单应性矩阵（允许使用内置函数，但直接估计同构函数的函数除外）。 使用步骤（2）中估计的单应性矩阵从数据集中缝制（至少4个）每个场景的彩色图像，以创建全景图（允许使用内置功能，但不包括扭曲和混合功能）。 使用内置的单应性估计命令拼接步骤（3）中用作输入的图像，并将其与步骤（3）中获得的全景图进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：106mb
    • 提供者：weixin_42162978