[原创]根据文献使用matlab实现了PFH算法，并使用它对bunny数据进行了基于特征匹配和RANSAC的拼接实验。关键点选取和特征匹配部分是直接用的之前文献复原的内容(资源已发布)，仅用来测试PFH的有效性。由于运行速度过慢，我将代码分为三块，依次运行PFH_demo.m（关键点提取）、PFH_demo2.m（PFH计算，耗时）、PFH_demo3.m（拼接实验与结果展示）。代码中实现的是64维度的描述符，与PCL中的略有不同。关键点如果用3D harris效果应该会更好一点。

opencv+java特征点算法demo例子，识别率至少98%以上

能够读取遥感影像，并利用Moravec和fostner算子提取特征点，内附影像

采用matlab分别编写的Moravec和Forstner算子提取图像中的特征点，效果不错。

PFLD算法，目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps，模型大小仅2.1M!

基于人脸特征点检测类似于Apple-Animoji的动画应用程序

基于OpenCV的实现特征点提取和匹配的程序。

程序基于opencv实现，适用于AAM等算法的前期标记工作，标记结果输出为asf文件。

很好的实现特征点的粗匹配，适用于用harris算子提取的角点

原作者的brisk编程实现，是学习的很好的材料！