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错误 ：opencv cvcopy() error :assertion faild (src.depth()==dst.depth()&&src.size==dst.size)意思是原和目的的depth或者mat大小不一样分析： 我查了好多资料，大体总结如下：1、这两个图或者矩阵是否初始化了，初始化的大小是否相同2、这两者的depth是否一样，是不是通道不同，是不是通道相同但

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从尺度不变的关键点选择可区分的图像特征David G.Lowe温哥华不列颠哥伦比亚省加拿大英属哥伦比亚大学计算机科学系Lowe@cs.ubc.ca2003年1月10日接受，2004年1月7日修改，2004年1月22日采用 摘要：本文提出了一种从图像中提取独特不变特征的方法，可用于完成不同视角之间目标或场景的可靠匹配的方法。这种特点对图像的尺度和旋转具

转自：http://blog.youkuaiyun.com/zddblog/article/details/7521424尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Funzdd  zddmail@gmail.com or (zddhub@gmail.com)对于初学者，从Dav

转载来自：http://blog.youkuaiyun.com/laobai1015/article/details/51683076本文将OpenCV中的RANSAC代码全部挑选出来，进行分析和讲解，以便大家更好的理解RANSAC算法。代码我都试过，可以直接运行。在计算机视觉和图像处理等很多领域，都需要用到RANSAC算法。openCV中也有封装好的RANSAC算法，以便于人们使用。关于

转载来自：http://blog.youkuaiyun.com/laobai1015/article/details/51682596随机抽样一致算法（random sample consensus,RANSAC）,采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。算法简介：RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据

Features2D + Homography to find a known object[cpp] view plain copy #include   #include   #include "opencv2/core/core.hpp"  #include "opencv2/features2d/features2

SIFT简介Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换匹配算法，是由David G. Lowe在1999年（《Object Recognition from Local Scale-Invariant Features》）提出的高效区域检测算法，在2004年（《Distinctive Image Features from Scale-Inva

1、算法概述：RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声。这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。同时RANSAC也假设，给定一组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法。2、算法思想描述：RA

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