今天小编就为大家分享一篇opencv3/C++ 实现SURF特征检测，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-06-15 16:36:33
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针对快速鲁棒特征(SURF)算法的拼接结果图像,会出现明显的拼接线与过渡带的问题,提出一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法。在剔除误配点时,采用改进的随机抽样一致(RANSAC)算法调整采样概率,以更少的时间获取正确模型,提高算法效率。在图像融合时,先对输入图像进行亮度均衡预处理,然后再使用加权平滑算法进行融合,从而消除结果图的拼接线和过渡带,提高图像拼接质量。实验表明,改进算法能保持SURF算法的优良特性,进一步提高SURF算法匹配效率,并能有效消除拼接线和过渡带,使图像拼接质量得到显著提高。
2021-04-20 13:32:33
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这里是基于Opencv的SIFT和SURF特征进行目标跟踪的源代码，但是代码还有错误，找不到错误的来由
2020-01-13 03:04:53
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Harris是一种高效的角点检测算法，但不具备尺度不变性。SURF（speeded-up robust features）算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题，但是在特征点提取方面没有Harris稳定。针对Harris和SURF两种算法的特点，提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。首先用Harris算法检测图像角点，再用SURF算法提取图像特征点；然后合并角点和特征点，并剔除重复点获得新的特征点集，确定新特征点的主方向并生成特征描述符，再对图像使用比值法进行初匹配；最后利用RANSAC剔除错误匹配点实现精确匹配。实验结果表明，该算法对图像存在旋转、缩放、光照及噪声变化有较强的鲁棒性，同时提高了运行效率。
2020-01-03 11:39:34
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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
2019-12-21 21:57:21
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在开源的车牌识别系统EasyPR中，用SVM（支持向量机）模型甄选出候选车牌中真正的车牌。目前EasyPR1.4的SVM模型输入的是LBP特征，本代码将EasyPR的svm_train.cpp独立出来，包含SIFT和SURF结合BOW作为SVM输入，以及LBP和HOG特征作为SVM的输入。
2019-12-21 21:09:22
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该算法可以计算模板和图像之间的相似度，基于SURF特征，可以根据相似度得分来进行模板和图像的匹配。手动指定模板和测试图像就可以运行,语言为python
2019-12-21 20:51:54
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