路人甲，来冒泡，看到你的问题觉得你应该不是缺一个师傅，而是感觉有点迷茫，找不到方向，你应该买两本数看一下，深入学习后不应该还会有这样的问题。
CSDN上不缺大佬，不过他们都很忙，不会因为一点C币就收个徒弟浪费时间。
老哥，问个问题啊，我最近看了一些资料。算是有一些了解了吧，根据网上一些代码资料，我能用surf算法对两张图片进行特征向量提取和plann算法匹配。得到一张两张的匹配图。但是我只是得到一张合成的特征匹配图。我怎么样才能知道是否匹配成功，知道俩图是不是非常相似呢？
- 其他相关推荐
- Opencv Sift算子特征提取与匹配
- SIFT算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点（关键点），用方向向量的方式对特征点进行描述，最后通过对比描述向量实现目标匹配。 概括起来主要有三大步骤： 1、提取关键点； 2、对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器； 3、通过两方特征点（附带上特征向量的关键点）的两两比较找出相互匹配的若干对特征点，建立物体间的对应关系。 Opencv中Sift算子的特征提
- 基于opencv的SURF特征提取及匹配
- 基于opencv-2.4.9的特征提取及匹配。运行环境ubuntu操作系统，对surf特征进行提取及匹配，采用暴力匹配算法。此代码是一个cmake工程，需安装cmake
- ORB特征提取匹配opencv3代码实现
- #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace std; using namespace cv;int main ( int argc, char
- 特征提取与匹配
- 目标 提取特征和描述子 匹配特征 展示匹配结果 SIFT #include &amp;quot;openMVG/features/feature.hpp&amp;quot; #include &amp;quot;openMVG/features/sift/SIFT_Anatomy_Image_Describer.hpp&amp;quot; #include &amp;quot;openMVG/features/svg_features.hpp&amp;qu
- 基于OPENCV的SIFT特征提取与匹配算法代码
- 基于OPENCV的SIFT特征提取与匹配算法。包含完整的从图像高斯金字塔、DOG、空间极值点提取、关键点描述、KDtree匹配等关键步骤的全部函数实现，对全面深入理解Lowe的SIFT算法有莫大帮助。 程序运行前须安装 （1）OpenCV: http://opencvlibrary.sourceforge.net （2）SIFT: http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/index.html，并配置其环境参数。-OPENCV the SIFT-based feature extraction and matching algorithm. Contains a complete Gaussian pyramid from the image, DOG, space extremum point extraction, description of key points, KDtree matching key step in the realization of the full function of the comprehensive and in-depth understanding of Lowe s SIFT algorithm of tremendous help. Program to run before the installation of (1) OpenCV: http://opencvlibrary.sourceforge.net (2) SIFT: http://web.engr.oregonstate.edu/ ~ hess / index.html, and configure the parameters of their environment.
- Opencv中sift特征提取与匹配代码
- Opencv，sift，提取、匹配代码
- OpenCV特征提取
- *形态学转换 *Canny 边缘检测 *直方图 *直方图均衡化 *图像傅里叶变换 *模板匹配 一、形态学转换 腐蚀： 膨胀： 开运算和闭运算： 形态学梯度： 二、Canny 边缘检测 Canny 边界检测的代码： 边界检测的结果： 三、直方图 多通道（BGR）直方图代码： 原图和多通道（BGR）直方图： 四、直方图均衡化 五、图像傅里叶变换 周期信号的傅里叶级数： ...
- opencv 特征提取
- 1. HOG 特征 int DataPrepare::getImageHogFeature(Mat &amp;img, vector&lt;float&gt; &amp; descriptors, Size &amp; size) { if (img.data == NULL) { cout &lt;&lt; "No exist" &lt;&lt; endl; return ...
- SIFT特征提取+匹配
- 该程序调用opencv库函数实现的SIFT特征点提取及匹配，其中有两组图片以供测试。程序配置库为opencv2.4.9+vs2013。
- 图像预处理，特征提取和匹配
- 掌握图像处理及模式识别的原理与过程。能编程实现从掌纹前景区域分割、有效掌纹区域提取，掌纹图像特征的构造及掌纹图像特征的匹配等过程。rn图像处理部分包括以下模块：rn1） 预处理：经过均值滤波（中值或高斯滤波也可）、二值化分割出前景区域；提取前景区域中的最大轮廓，最大轮廓内的部分为手掌前景；rn2） 有效区域分割：在前景手掌区域内求最大内切圆；提取圆内部分为感兴趣区域ROI；rn3） 对该ROI用SURF算法提取关键点以及关键点的特征描述子作为掌纹图像特征；rn4） 掌纹特征匹配采用RANSAC算法实现，根据最大内点个数是否大于自适应阈值来确定两掌纹图像是否来自同一手掌。rn谁能帮忙写个程序，给分给钱都无所谓。rn本人QQ：561089985 有意的QQ联系
- harris和sift特征提取匹配
- 计算机视觉 局部图像描述子python实现harris角点检测，特征匹配，sift特征检测和匹配，可以直接运行，内附VLFeat工具包sift
- Opencv2.4.9实现特征提取与匹配
- 实现了用surf+bf和sift+flann对两幅图像进行特征提取与匹配，根据欧式距离去除误匹配得到匹配成功的关键匹配点。仅供参考！
- surf特征提取及匹配
- surf特征提取及特征匹配，还包含关于surf特征检测的描述文档
- sift特征提取和匹配
- 对SIFT特征提取和匹配用matlab和c++实现，c++是基于OPencv的。
- 遥感影像匹配与特征提取
- 支持初学者学习影像匹配，特征点的提取。代码详细，没有使用OPENCV
- SIFT特征提取与匹配
- opencv下SIFT特征点的提取与匹配SIFT：尺度不变特征转换，是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部特征。SIFT是基于图像外观的兴趣点而与图像的大小旋转无关，对于噪声、光线、微观的视角容忍度也极高。SIFT介绍Lowe将SIFT算法分解为四步： 尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数识别潜在的对于尺度旋转不变的兴趣点。 关键点定位：每个候选位置上，通过一个拟合精
- Opencv-5-ORB特征提取和匹配
- 1 变量初始化 std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2; Mat descriptors_1, descriptors_2; Ptr<ORB> orb = ORB::create (500, 1.2f, 8, 31, 0, 2, ORB::HARRIS_SCORE,31,20 ); /...
- surf特征提取与匹配
- 本程序是基于vc6.0的MFC界面，运用opencv库，实现了surf提取特征点及匹配，匹配效果极好，调试通过，可以直接运行
- 基于SURF的特征提取和匹配
- 该代码实现了视频的，间隔帧的，基于SURF特征的提取和匹配，自己写的，非常好用，需要配个OPENCV库
- opencv_C++ AKAZE 特征提取与匹配
- 文章目录一、程序示例及注释二、运行结果 一、程序示例及注释 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat objImage = imread("curr...
- SIFT算法的特征提取与匹配
- 借鉴作者http://licong1018.blog.163.com/blog/static/902697842012111594813944/的程序，我用自己的图片尝试一下果然好用，img1/img2是同一个物体的不同形状图片，算法的步骤很简洁，注释部分是我依据自己的理解添加进去的，可能理解的有些偏差，望指教。 #include "highgui.h" #include #include
- 一.特征提取与匹配（ORB）
- #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std; using names...
- 第二章 特征提取与匹配
- 一、SIFT特征原理描述 参考博客：https://blog.csdn.net/wp1351553202/article/details/80876796 ， https://blog.csdn.net/lingyunxianhe/article/details/79063547 ， SIFT的主要步骤是构建尺度空间，提取出特征点，为特征点分配主方向，形成特征点描述。 1、构建尺度空间 尺度空间理...
- OpenCV特征提取整理，代码
- OpenCV特征提取整理，代码，爱好都可以下载来看看，觉得超值
- opencv特征提取总结
- opencv实现各种常见的特征提取，很不错的！
- 灰度共生矩阵及特征提取—OpenCV
- 因为OpenCV中自带的灰度共生矩阵的计算使用过程中，经常出现问题；之前在项目中使用了别人基于OpenCV重新编写cl_texture的灰度共生矩阵，但该代码只能在MFC环境下使用，且不能释放内存；现有的网上流行的基于OpenCV的灰度共生矩阵的计算，都是基于C++接口实现的；因为，本人使用的是OpenCV的C接口，所以，在结合前人的代码的基础上，实现了基于OpenCV的C接口的灰度共生矩阵的计算
- opencv特征提取的代码
- 这个文档里面有opencv的特征提取代码，我仿真过了，非常好用，希望给大家提供帮助
- sift特征提取opencv
- opencv实现两幅图像的sift特征提取与匹配
- 纹理特征提取opencv
- 基于opencv的纹理特征 提取，特征 值
- 基于OpenCV文字特征提取
- 对于车牌识别，或OCR文字识别时，需要先对图片进行预处理，去除干扰因素后再进行后续图像识别操作！ 图像形态学操作时候，可以通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像一些对象敏感、另外一些对象不敏感，这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出。通过使用两个最基本的形态学操作 – 膨胀与腐蚀，使用不同的结构元素实现对输入图像的操作、得到想要的结果。 - 腐蚀，输出的像素值是结构元素覆...
- opencv特征提取 颜色直方图、纹理
- 包括特征提取的介绍以及实现代码，实现OpenCV特征提取，包括边缘、颜色直方；
- 基于OpenCV的BOW特征提取
- 1. 前言在OpenCV中使用SIFT特征提取算子进行特征提取是跟简单的事情了，通过调用API也就下面几行代码的事情cv::SiftFeatureDetector detector; std::vector<cv::KeyPoint> keypoint; detector.detect(image, keypoint); //image是需要进行特征提取的图像 std::cout << "\ndet
- 【OpenCV】图片几何特征提取
- 上一版不太好，又重新自己了一遍。#include<cv.h> #include<highgui.h> using namespace cv; using namespace std; CvMemStorage *stroage; IplImage *contourimage; CvSeq *seq = NULL; int ku = -1; float pi = 3.14159; int ma
- 【OpenCV】SIFT特征提取
- 自己mark下 #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; void getFiles( string path, string exd, vector&
- OPENCV hu矩特征提取
- 利用OPENCV 计算图像HU矩特征
- OpenCV LBP特征提取源代码
- 自己写的一个结合了OPENCV的LBP特征提取，LBP特征是自己算的，OPENCV做了预处理和直方图。打印部分按照libsvm要求的格式打印的。
- OPenCV特征提取代码总结
- 包括 颜色提取 形状提取，形状提取包括Candy算子对边缘提取、角点提取、Hough直线提取 等
- OpenCV MSER： 区域特征提取
- 最大稳定极值区域（MSER-Maximally Stable Extremal Regions）可以用于图像的斑点区域检测。该算法最早是由Matas等人于2002年提出，它是基于分水岭的概念。MSER的基本原理是对一幅灰度图像（灰度值为0～255）取阈值进行二值化处理SIFT和SURF算法高效实现了具有尺度和旋转不变性的特征检测，但这些特征不具有仿射不变性。区域检测针对各种不同形状的图像区域，通过...
- 数字指纹图像的特征提取与匹配
- 详细的数字指纹图像的特征提取与匹配的程序，用MATLAB实现，匹配效果很好
- shif点特征提取以及匹配
- 本代码是一个博士的源代码程序，程序主要是针对shif提取点特征以及匹配进行的，基于matlab平台，提取与匹配速度较快。