运用surf提取出一张图片的特征点，然后运用K-means均值算法对所提取出的特征点进行聚类，最后输出各个聚类中特征点个数，主要是K-means处理特征点的代码。
2021-03-10 16:07:47
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surf的原始论文。对做图像匹配的朋友有一定帮助。
SURF意指 加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像integral image的概念，这大大加快了程序的运行时间。
2021-02-03 12:37:08
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设计并实现了基于图像检索的地标识别系统。该系统通过捕捉地标的视觉特征，帮助游客或使用者更好地理解图像的内容并同时提供图像拍摄的地理位置信息。首先根据提取的SURF特征搜寻地标在数据库中的最优匹配，然后根据最优匹配结果给出输入地标在地图中的位置。系统采用的层次化数据库结构和分级检索方式，使得检索效率比传统的遍历检索方式提高30%。大量实验证明文中提出的算法具有鲁棒性和高准确性，该系统已在高校内部地标识别中测试使用成功。
2021-01-30 23:03:54
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CASIA-SURF数据集，包括了录制的视频、train、test、valid及其相应的标签，有需自取。以上数据由热心网友提供，我只是收集整理好，然后发布在网盘上，仅供学习交流使用，请勿用于商业途径或用于其他非法途径。上个版本https://download.csdn.net/download/weixin_36579947/12001076 链接已失效，现在加上去了，有需自取。
2020-11-16 18:19:33
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包含了从图像输入 到算子检测 ransac算法去除错误匹配点 以及视角转换 和单应矩阵 最后实现拼接
2020-05-08 21:03:00
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针对高维特征向量存在的最近邻匹配正确率低的问题, 提出了一种基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法。首先用Fast-Hessian 检测子进行特征点检测, 并生成SURF特征描述向量; 然后通过快速近似最近邻搜索算法得到初匹配点对, 再对得出的单向匹配结果进行双向匹配; 最后采用鲁棒性较好的PROSAC算法进一步剔除误匹配点对。实验证明了该算法不仅提高了SURF算法匹配的正确率, 还保证了算法的实时性。
2020-01-29 03:13:45
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这里是基于Opencv的SIFT和SURF特征进行目标跟踪的源代码，但是代码还有错误，找不到错误的来由
2020-01-13 03:04:53
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