利用RobHess源码实现SIFT算法及RANSAC去错的图像特征提取匹配及去除错匹配
本文是在VS2010+Opencv2.4.9环境下实现！ 首先下载RobHess利用opencv实现SIFT算法源码，在配置好opencv环境的vs2010中实现SIFT特征提取、匹配，在利用K-D树、BBF和RANSAC去除错误匹配，实验结果如图： 去除错误匹配前结果： 去除错误匹配后结果： 下面详细介绍如何在自己的开发环境中实现利用RobHess源码： 1、在VS2010中新建自己的C++工程
相关文章
- 1. RobHess的SIFT源码图像特征点匹配
- 2. SIFT原理及图像特征匹配
- 3. 利用RANSAC算法筛选SIFT特征匹配
- 4. SIFT特征匹配算法及匹配地理标记图像(python)
- 5. sift特征匹配
- 6. Python-opencv sift特征提取 匹配
- 7. SIFT特征提取与匹配
- 8. 特征点匹配——使用基础矩阵、单应性矩阵的RANSAC算法去除误匹配点对
- 9. 【计算机视觉】Harris特征和SIFT特征图像匹配
- 10. 利用特征点（Brief,ORB,SIFT）进行图像匹配，模板匹配
- 更多相关文章...
- • Scala 模式匹配 - Scala教程
- • Spring Bean的配置及常用属性 - Spring教程
- • IDEA下SpringBoot工程配置文件没有提示
- • Flink 数据传输及反压详解
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Window下Ribbit MQ安装
- 2. Linux下Redis安装及集群搭建
- 3. shiny搭建网站填坑战略
- 4. Mysql8.0.22安装与配置详细教程
- 5. Hadoop安装及配置
- 6. Python爬虫初学笔记
- 7. 部署LVS-Keepalived高可用集群
- 8. keepalived+mysql高可用集群
- 9. jenkins 公钥配置
- 10. HA实用详解
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
