问题描述 如何用sift的算法,把三个图像拼接成一个图像?跪求源代码 如何用sift的算法,把三个图像拼接成一个图像?可以用opencv,只需要拼接成一个完整图像 解决方案 http://www.pudn.com/downloads719/sourcecode/graph/text_recognize/detail2880207.html

原文链接:http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html   主要步骤 1).尺度空间的生成: 2).检测尺度空间极值点: 3).精确定位极值点: 4).为每个关键点指定方向参数: 5).关键点描述子的生成. L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff     D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff 关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的.在 

  一个SIFT关键点拥有三个信息:位置,尺度和方向.前面已经介绍了如何精确定位关键点的位置,通过尺度不变性求极值点,可以使其具有缩放不变的性质.现在来谈谈为特征点指定方向参数,使提取的特征对图像旋转具有不变性,从而实现匹配时图像的旋转无关性.最后,再介绍该用什么样的描述符来表达sift特征.   一.关键点方向分配   SIFT特征的一个关键的特性是旋转不变性,实现旋转不变的基本思想是采用"相对"的概念.利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性,我们可以为每个关键点指定方向参数方向.而后

理解SIFT 理解SIFT MarkdownHTML ## SIFT步骤### 找尺度空间极值 可以用DoG找 需要讲理论依据和DoG结合进行推导 s值和$\sigma$值的选取问题### 关键点定位 和泰勒展开相关### 方向赋值### 局部图像描述符## SIFT用于目标识别的步骤 目标图像提取SIFT特征:搭建SIFT特征数据库 用快速kNN将目标特征在数据库中查找 用霍夫变换寻找属于同一单目标的簇(cluster) 用least-square(最小二乘法)验证## SIFT算法步

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变.   二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转

前言 最近在学习数据挖掘,对数据挖掘中的算法比较感兴趣,打算整理分享一下学习情况,顺便利用R来实现一下数据挖掘算法. 数据挖掘里我打算整理的内容有:分类,聚类分析,关联分析,异常检测四大部分.其中分类算法主要介绍:K-近邻算法,决策树算法,朴素贝叶斯算法,支持向量机,神经网络,logistic回归. 写这份学习笔记主要以学校data mining课程的课件为主,会参考一堆的baidu,一堆的google,一堆的blog,一堆的book以及一堆乱七八糟的资料,由于精力有限,恕不能一一列出,如果有认

3.3 Mean Shift算法 3.3.1 Mean Shift算法简介 Mean Shift算法,中文可以翻译为均值偏移或均值漂移,最早是由Fukunaga在1975年发表的<The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Application in Pattern Recognition>中被提出来,这是一篇关于概率密度梯度函数的论文.Mean Shift最开始的意思是偏移的均值向量,它是一种无参的估计方法,沿着概率

在百度算法的更新下,我们各位seo工作者不得不改变自己的seo工作重点,原本作为重中之重的外链工作权重可能要有所下降了,但是肯定也有一定的同胞们对百度的说法嗤之以鼻,摆着与百度对抗到底的决心,又或者是抱着百度只是杀鸡儆猴,吓唬吓唬大家的侥幸心理,继续埋着头发外链,花大钱买友链.其实这样做也没有错,只要操作合理,不被百度侦查到,还是可行的.百度这次有些模棱两可的算法,并没有给出一个确切的说法 ,让人不免迷惑.但是百度表明的态度很明显,可以以此来分析他对算法的修改进行针对性的SEO操作. 1.买卖链

本文采用3次样条函数,用分段插值的快速计算方法,实现了用鼠标在屏幕上绘制任意光滑的曲线, 并同时使用折线重采样的拟合方法,去除多余的插值点.本文所叙述的算法,可以用来绘制等高线等光 滑曲线,并且由于采用了折线的重采样,以最小的数据量保证了绘图的精确度. 本文以作者2002年根据<计算方法>(同济大学出版社)一书所述的算法为基础修改而得,因为时间 久远,这里不再叙述什么是张力样条的具体公式.仅仅对张力样条做简单介绍. 1 问题的提出 在曲线数字化,或绘制曲线的应用中,通常要求曲线是光滑的,并且通