surf特征点匹配和研究

已于 2022-07-11 15:10:23 修改
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分类专栏： 表情识别 算法 文章标签： 大数据
于 2022-07-11 15:09:19 首次发布
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SURF是一种快速而稳健的图像识别和描述算法，源于SIFT但速度更快、鲁棒性更强。通过海森矩阵的行列式值检测特征点，并采用积分图和2D小波变换加速计算。该算法常用于物体识别和3D重构，其匹配技术在图像融合中表现出色。

SURF (Speeded Up Robust Features, 加速稳健特征) 是一个稳健的图像识别和描述算法，首先于2006年发表在ECCV大会上。这个算法可被用于计算机视觉任务，如物件识别和3D重构。他部分的灵感来自于 SIFT 算法。SURF标准的版本比SIFT要快数倍，并且其作者声称在不同图像变换方面比SIFT更加稳健。

SURF使用海森矩阵的行列式值作特征点侦测并用积分图加速运算；SURF 的描述子基于 2D 离散小波变换 响应并且有效地利用了积分图。

图显示了检测数来的框

可以找到surf的特征点

并且对特征点进行研究，进而可以匹配

surf特征点的匹配技术和研究方法 相对来说 较为成熟

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SURF特征点匹配（阈值、绘点方式、匹配方式均可通过滚动条调节）
dengshuaifei的博客
08-27 5478
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SURF算法特征点匹配
05-12
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快速的surf特征点匹配
07-03
详细的surf特征点匹配，速度快于sift，用C和matlab混合编程，速度快于一般的surf算法。
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12-13 704
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SURF_特征提取.rar_SURF 图像匹配_surf特征匹配_特征点_特征点匹配_特征点提取
07-15
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12-25
这个压缩包中的代码提供了完整的实现流程，对于学习和研究SURF特征匹配非常有帮助。你可以通过阅读和运行这些代码，深入理解每个步骤的原理和MATLAB实现方式，同时也可以根据实际需求对其进行修改和优化。通过这样的...
SURF算法特征点匹配实战指南
最新发布
weixin_35750483的博客
09-07 1359
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：SURF算法作为一种快速的特征检测和描述方法，在计算机视觉领域被广泛应用。它能够在图像变换后保持良好的稳定性和不变性。本指南详细介绍SURF算法的基本原理，包括尺度空间极值检测、加速关键点定位、方向分配、特征描述符提取以及关键点匹配。同时，介绍了如何通过MATLAB实现SURF算法，并展示了其在图像匹配、目标识别、3D重建和增强现实等...
SURF特征点提取及匹配
10-29
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09-10
实现多视两幅图像的surf特征点提取与匹配
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图像配准+surf+matlab测试过 真实可用 是计算机视觉的很好应用
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08-27
opencv移植，纯C语言代码（C语言实现SURF特征检测），全部开源，程序是vs2017，仅打开图片用到OpenCV。对比过OpenCV情况，匹配情况基本相同，可以供大家参考借鉴
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本资源提到了“不适用Matlab实现surf特征点查找和匹配”，这可能意味着用户需要探索使用其他编程语言或库来实现SURF特征点匹配。例如，可以使用C++结合OpenCV库，或是Python结合OpenCV和NumPy等库来实现类似功能。 ...
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