内含VLeaft的安装包，还有经过python3.8版本和pycharm测试过的图像搜索代码，图片数据集请参照我的博文“用Python处理图像自学（四）——图像搜索”，希望能提供给需要的人学习使用，欢迎批评指正

赵春江老师对SURF算法进行的很详细的介绍，其中，分别对算法和源码进行了讲解，特别是源代码的讲解每一条都有详细注解说明

摘要:从20世纪80年代开始，机器视觉技术的发展速度不断加快，已经走进了人们的日常生活与工作之中。机器视觉的图像目标识别系统的自动化程度较高，应用范围广，尤其在危险场所的运用，采用机器视觉代替传统的人工视觉，能够更好的满足危险作业基本需求。通过机器视觉对图像的目标与背景进行特点分析，然后选取适合的阈值分割方法，可对目标物体进行提取、识别与定位。

欢迎下载研华科技主题白皮书: 【深度剖析】研华多核异构ARM核心板之机器视觉应用案例 [摘要] TI Sitara系列AM5718/5728是采用ARM+DSP多核异构架构，可以实现图像采集、算法处理、显示、控制等功能，具有实时控制、低功耗、多标准工业控制网络互联、工业人机界面的优化、2D/3D图形处理、1080 HD的高清视频应用、工业控制设备的小型化等特点。广泛应用在机器视觉、工业通讯、汽车多媒体、医疗影像、工厂自动化、工业物联网等领域。 https://www.eefocus.com/resource/advantech/index.p... 前言: 使用单片机方案的简单图像处理在很多情况下有应用，比如颜色的跟踪识别，给智能控制的机器人带来的视觉系统，能使设计更加的智能化。在各种机器人大赛中都有图像处理应用的身影，低调却非常的有用。虽然只是对图像的颜色跟踪，但是这样却可以应用到很多的场合。 本方案介绍的是基于Colibri_GD32F207+OV7670+SPI_LCD的图像处理->颜色跟踪。 系统框图如下: 实物PIN脚连接图: 管脚配置: 设计应用描述及心得总结: 1． Colibri_GD32F207这个板子的MCU是带有camera的接口的，但是没有引出来，使用使用了FIFO的OV7670摄像头，数据口使用GPIO。OV7670是30W的摄像头最大是支持VGA 640*480的像素,但是应为液晶的分辨率只有320*240，所以讲OV7670配置为QVGA 320*240的像素输出。 2． 同样板子上的MCU是带有LCD 的接口的，但是也是应为没有将这部分的IO全部引出来，所以使用SPI LCD ，这样可以节省很多的 IO，但是也造成了使用GD32f207处理图片的时候速度变慢。如果这部分做些修改，处理的速度将达到每秒7帧以上。 3．本设计发挥了GD32F207的最大的速度，主频配置为了120MHZ。 4. 本设计集成了对图片设定的识别颜色条件为:Condition={30,70,130,255,100,170,40,40,320,240}; 5. 识别使用的是HSV空间，这个和RGB的区别是，HSV更加符合人眼对颜色的认知模式。H是色调，S是色饱和度，V是色温。其中的S值不会受到环境亮度的影响。 6. 识别的算法做了对目标的大小，坐标等的识别，集成了图像搜索的膨胀、腐蚀算法。

项目描述请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/116572729

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