主要利用遗传算法实现对特征点的匹配，在机器视觉中经常会用到特征点的提取以及匹配，而代码里用的是遗传算法对特征点进行了匹配。
2021-05-31 15:37:11
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编写一个类，并在ROS下实现了两张图片的ORB特征提取与匹配，具体用法可以参考我的博文:
https://blog.csdn.net/qinqinxiansheng/article/details/106975663
2021-05-24 10:50:23
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光谱特征匹配分类方法
1. 二值编码匹配
一种简单的编码方法：
每个像元各波段对应的光谱值用1比特码长表示，像元光谱变为一个与波段数长度相同的编码序列。
编码完成后，可以采用最小距离算法来进行匹配识别。
特点：该法有助于提高图像光谱数据的分析、处理效率，但编码过程中会失去很多光谱信息，因此只适用于粗略的分类和识别。
2021-05-12 14:30:27
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主要介绍了OpenCvSharp 通过特征点匹配图片的方法,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
2021-05-03 14:27:03
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img1中的特征点个数：
img2中的特征点个数：
SIFT算法用时是：1秒
img1的特征描述矩阵大小[]特征向量个数： 特征向量的维数： 128
img2的特征描述矩阵大小[]特征向量个数： 特征向量的维数： 128
匹配的个数：
最大距离：
最小距离：
goodMatch个数：
匹配率：
2021-04-23 09:05:25
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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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