用opencv实现的SURF特征（Speeded Up Robust Features ）提取算法

本文实例为大家分享了opencv2实现两张图像拼接融合的具体代码，供大家参考，具体内容如下 要用到两个文件，estimate.cpp和matcher.h(在有关鲁棒匹配这篇博文中有） estimate.cpp的头文件也需要添加一些东西才行，以下是对的，已经成功运行。 加了using namespace std;之后，cv::可以去掉了。 estimate.cpp: #include #include #include #include #incl

一种具有尺度和旋转不变性特点的特征点提取和描述方法，称作SURF算法。该算法对比与当前的算法具有相似甚至更好的可重复性、鲁棒性，并且计算的更快，本程序是surf匹配 并用ransac算法进行误匹配点剔除。

金融投资组合选择和自动交易中的Q学习 Policy Gradient和Q-Learning是强化学习（机器学习的一个分支）中的技术，而后者由于在视频游戏和与人类专家进行的Game of Go比赛中的胜利而具有较高的知名度。 但是，由于问题学习中连续的行动空间，强化学习在金融投资组合管理问题上的成功应用以前大多限于“策略梯度”变体。 在这个项目中，我们将采用一种简单的离散化方案，以使问题适合于不连续的Q学习技术。 然后，将通过其在其他更成熟的方法上的性能来检验这种方法的有效性。 可能的方法 使用 使用 使用 从零开始的代码 ...

了解决传统SuRF算法存在的问题，提高彩色图像配准的精度和准确率，提出一种双向邻近匹配的彩色图像配 准算法。该算法对传统的suRF描述符进行改进，将图像的色彩信息叠加在只包含灰度信息的传统suRF特征描述符 上，组成改进的suRF特征描述符，以增强彩色信息对配准的影响，提高配准的准确率；采用FLANN算法搜索匹配点对， 并对匹配点对进行双向邻近匹配，以提高搜索效率和匹配精度；利用改进RANsAc算法剔除匹配错误的特征点对，以进 一步优化匹配结果。实验结果表明，该算法能够有效地提高彩色图像配准的精度和准确率，具有较好的鲁棒性和图像变 换适应性。

用的是64位系统，故下载后需根据自己的系统以及路径配置opencv库

cuda orb 及 surf 优化测试 代码及测试报告文档 数据

实现SURF图像匹配，并将图片进行扭曲处理再次实现匹配。

在 Caltech101 和我自己的测试数据集上使用 SURF/SIFT 特征进行图像分类的视觉词袋。 该项目的详细信息在我的博客文章中：heraqi.blogspot.com/2017/03/BoW.html

matlab、C++版的SIFT源码，C++版本的PCA-SIFT源码，C++版本的Surf源码，都需要配置OpenCV1.0及以更高版本，个别需要配置gsl，