分别用SIFT、SURF、ORB做特征匹配要求用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图）
再使用RANSAC滤除离群点（参数自行调优）后用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图）
然后根据对应点分别计算图B到图A的单应变换矩阵（要求以矩阵形式清晰打印出来并截图，精度保留3位有效数字，出3张图）
根据计算的单应矩阵把第二张图变换到第一张图的坐标系下，与原图通过线性加权的方式融合（权重自行调优），可调用现成库，出3张图。
2022-06-08 19:12:09
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基于RANSAC+Affine算法的图像配准算法matlab仿真+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-12 17:06:28
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Efficient RANSAC for Point-Cloud Shape Detection文献中源码，进行多种几何形状的分割。具体的编译及环境配置参考博客：https://blog.csdn.net/qq_32867925/article/details/123949701?spm=1001.2014.3001.5501
2022-05-09 16:58:09
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基于Harris角点检测、最小二乘拟合、RANSAC和HOG的图像拼接算法的matlab仿真，matlab2021a测试。
1.利用Harris角点检测算子找关键点
2.比较来自两幅不同图片的两组关键点，并且将它们匹配起来。
3.利用最小二乘法找到仿射变换矩阵将一幅图片上的点映射到另一幅图片上。
4.利用RANSAC算法估计一个更准确仿射变换矩阵。形成全景图片。
2022-04-30 09:09:09
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