有关图像拼接处理的C++算法。图像拼接的步骤 对每幅图进行特征点提取——对特征点进行匹配——进行图像配准——把图像拷贝到另一幅图像的特定位置——对重叠边界进行特殊处理。 第一步就是特征点提取。现在CV领域有很多特征点的定义，比如sift、surf、harris角点、ORB都是很有名的特征因子，都可以用来做图像拼接的工作，他们各有优势。 用SIFT算法来实现图像拼接是很常用的方法，但是因为SIFT计算量很大，所以在速度要求很高的场合下不再适用。所以，它的改进方法SURF因为在速度方面有了明显的提高（速度是SIFT的3倍），所以在图像拼接领域还是大有作为。虽说SURF精确度和稳定性不及SIFT，但是其综合能力还是优越一些。

matlab计算矩阵特征值的源码，拿出来与大家共享一下，呵呵 matlab计算矩阵特征值的源码，拿出来与大家共享一下，呵呵

基于行为特征值序列匹配的Android恶意应用检测系统计算机分析.docx

（节目中的评论是意大利语，对不起。） 程序“perteig”将矩阵 M、扰动矩阵 B 和整数 T 作为输入。 T 定义最终绘图的准确性。 M 是我们开始的矩阵。 该程序使用 t=n/T (n=0,1,2,...,T) 计算 M+tB 并在每一步绘制复平面上该矩阵的特征值。 所以，当我们将 B 添加到 M 时，我们终于可以看到 M 的本征值如何在复平面上移动。 为了进行一些随机探索，函数'randevoeig(n,kA,kB,T)'定义了两个随机复整数矩阵A和B（大小系数分别为kA和kB），并将它们写入文件中。 .csv; 然后，它运行 perteig(A,B,T)。

大家好，我需要你的帮助。我想为基于 CMME 的认知无线电频谱感知实现 matlab 代码。我运行我的附加代码，但它给出了不想要的结果。有人能帮我找到我做错的地方吗？谢谢

求解矩阵的特征值和特征向量的C++源代码，经过测试的，下载编译即可使用

NLEVP是MATLAB工具箱，提供了非线性特征值问题的集合。

根据 Frangi (2001) 描述的方法，此函数使用 Hessian 的特征向量来计算图像区域包含血管或其他图像脊的可能性 它支持 2D 图像和 3D 体积。 3D 方法包含一个 c 代码文件，可以快速计算图像 Hessians 列表的特征向量和特征值。 首先用“mex eig3volume.c”编译这段代码 尝试示例。 - 二维示例检测 X 射线图像中的血管- 3D 示例检测 CT 体积中的主动脉支架

本文主要描述了利用qr分解求矩阵特征值的方法

matlab求矩阵特征值代码Krylov Schur 算法 Krylov Schur 特征值算法来获得矩阵的特征值/特征向量。 我们不需要明确地形成这个矩阵； 相反，只需要一个返回矩阵向量乘积的函数。 此 matlab 代码适用于查找大型实矩阵的特征值/特征向量的小子集。 现在，我们不考虑复杂矩阵的情况。 参考： 用于大型特征问题的 Krylov-Schur 算法，GW Stewart，SIAM J. M ATRIX A NAL。 一个 PPL。，卷。 23，第 3 期，第 601-614 页