两个文件夹，一个为sift+ransac图像匹配代码，同时还有匹配精度检测代码（以像素精度）。另一个文件夹为surf图像匹配代码。

利用OpenCV-2.4.13和vs2017实现SURF/SIFT + RANSAC + 线性加权融合来实现图像的左右拼接，上下也可以拼接，改一下adjustMat就可以(代码中是x偏移量，你换成y的偏移量，把值换成rows就好，同时在计算透视变换的时候Size参数改为(image02.cols, image02.rows + image01.rows))，代码均有注释，同时将每一步结构都显示出来了，附有示例图片，直接就可以运行。

一、 A* 搜索算法 一（续）、 一（续）、 一（续）、 A* ，DijkstraDijkstraDijkstraDijkstra DijkstraDijkstra，BFSBFSBFS算法性能比较及 算法性能比较及 A* 算法的应用 算法的应用 二、 Dijkstra Dijkstra Dijkstra Dijkstra Dijkstra Dijkstra 算法初探 算法初探 二（续）、彻底理解 二（续）、彻底理解 二（续）、彻底理解 二（续）、彻底理解 二（续）、彻底理解 DijkstraDijkstraDijkstraDijkstra DijkstraDijkstra算法 二（再续）、 二（再续）、 二（再续）、 Dijkstra Dijkstra Dijkstra Dijkstra Dijkstra Dijkstra 算法 +fibonacci+fibonacci+fibonacci+fibonacci 堆的逐步 堆的逐步 c实现 二（三续）、 二（三续）、 二（三续）、 Dijkstra Dijkstra Dijkstra Dijkstra Dijkstra Dijkstra 算法 +Heap+Heap+Heap 堆的完整 堆的完整 c实现源码 实现源码 实现源码 三、动态规划算法 三、动态规划算法 三、动态规划算法 三、动态规划算法 四、 BFSBFSBFS和 DFSDFSDFS优先搜 索算法 索算法 五、教你透彻了解红黑树 五、教你透彻了解红黑树 五、教你透彻了解红黑树 五、教你透彻了解红黑树 五、教你透彻了解红黑树 （红黑数系列六篇文章之其中两） （红黑数系列六篇文章之其中两） （红黑数系列六篇文章之其中两） （红黑数系列六篇文章之其中两） （红黑数系列六篇文章之其中两） （红黑数系列六篇文章之其中两） （红黑数系列六篇文章之其中两） （红黑数系列六篇文章之其中两） 五（续）、红黑树算法的实现与剖析 五（续）、红黑树算法的实现与剖析 五（续）、红黑树算法的实现与剖析 五（续）、红黑树算法的实现与剖析 五（续）、红黑树算法的实现与剖析 五（续）、红黑树算法的实现与剖析 五（续）、红黑树算法的实现与剖析 五（续）、红黑树算法的实现与剖析 五（续）、红黑树算法的实现与剖析 六、教你初步了解 六、教你初步了解 六、教你初步了解 六、教你初步了解 KMPKMPKMP算法、 算法、 updated updated updated updated （KMPKMP 算法系列三篇文章） 算法系列三篇文章） 算法系列三篇文章） 算法系列三篇文章） 六（续）、从 六（续）、从 六（续）、从 六（续）、从 KMPKMP 算法一步谈到 算法一步谈到 算法一步谈到 算法一步谈到 算法一步谈到 BM 算法 六（三续）、 六（三续）、 六（三续）、 KMPKMP 算法之总结篇（必懂 算法之总结篇（必懂 算法之总结篇（必懂 算法之总结篇（必懂 算法之总结篇（必懂 KMPKMP ） 七、遗传算法 七、遗传算法 七、遗传算法 透析 GA 本质 八、再谈启发式搜索算法 八、再谈启发式搜索算法 八、再谈启发式搜索算法 八、再谈启发式搜索算法 八、再谈启发式搜索算法 九、图像特征提取与匹配之 九、图像特征提取与匹配之 九、图像特征提取与匹配之 九、图像特征提取与匹配之 九、图像特征提取与匹配之 九、图像特征提取与匹配之 SIFT SIFT算法 （SIFT SIFT算法系列五篇文章） 算法系列五篇文章） 算法系列五篇文章） 算法系列五篇文章） 九（续）、 九（续）、 九（续）、 sift siftsift算法的编译与实现 算法的编译与实现 算法的编译与实现 算 BF和 DFS优先搜 索算法

随机生成五百个点作为初始数据，根据RANSAC算法，对初始数据进行拟合，寻找一条最能表示这五百个点的贝赛尔曲线。

ransac很详细的资料

RANSAC为RANdom SAmple Consensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。

最近学习RANSAC算法，自己做的一个实验。如果数据集包含有误差点，用最小二乘法拟合的模型会有问题，应该先剔除误差点，然后求模型。用的二维点，MATLAB实现，仅供参考。

可以运行的图像匹配程序，先用harris焦点检测，再用ncc粗匹配，最后ransac去除误点

基于matlab的Harris角点检测，包含ransac，不过是处理灰度图像的，但是还不错，对于初学者比较有帮助，我有运行过，还不错。

RANSAC & OLS 比较