基于SURF特征点提取通过GTM去除错误匹配点最后进行图像配准，matlab2021a测试

基于SURF特征点的图像拼接算法，用MATLAB语言编写。亲测可用，速度比SIFT特征点的配准算法快很多！

冲浪特征提取matlab代码牛_id 该项目着眼于基于图像的个体奶牛识别。 尽管已经对这个主题进行了研究，但实际上只有很少的提议系统得到了实施。 在现有的研究中采用了不同的方法，例如通过口吻或身体图案图像进行识别。 该项目的目标是探索识别和实施原型应用程序所需的全部步骤，展示使用 MATLAB 的不同解决方案的有效性。 话题 奶牛鉴定研究现状 使用了什么样的识别特征？ 使用了哪些技术？ 该解决方案的表现如何？ 机器学习和技术的状态 图像识别如何工作（高级）？ 根据识别特征，什么是好的方法？ MATLAB 提供什么？ 哪种特征提取方法？ 哪个分类器？ 文档 - 使用早期版本的“KuhR-Code Generator”和简单的 SVM 分类器进行了一些非常简单的测试。 - 对用于特征检测、提取和匹配的 MATLAB 函数的概述和研究。 - 使用“特征包”进行分类使用 SURF 我学到的东西的无序列表 图像识别过程 在高层次上，图像识别非常简单。 首先，您创建一组训练和测试数据。 然后对训练集（训练图像）进行预处理，以简化后续步骤并使模型更加准确。 之后，从图像中提取特征。 此步骤可以手动完

SURF算法原文的翻译，加入了作者的一些理解

主要为大家详细介绍了opencv2基于SURF特征提取实现两张图像拼接融合，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

针对数字图像版权中的复制粘贴篡改问题，提出FI-SURF (flip invariant SURF)算法。研究了当图像经过镜像翻转后SURF (speeded-up robust features)特征描述符的排列变化关系。提取SURF特征点后，将其特征描述符重新排序，即使复制粘贴区域经过镜像翻转，对应的特征点依然可以进行匹配。实验证明，FI-SURF算法在保留SURF算法运算速度快、顽健性强等优点的前提下，可有效检测出经过镜像翻转的复制粘贴区域，计算出复制粘贴区域的轮廓。

南京理工大学的写的非常好的论文。特征匹配，slam等知识

opencv移植，C语言实现SURF特征检测,开源，用vs2017，仅打开图片用到OpenCV。

用opencv实现的SURF特征（Speeded Up Robust Features ）提取算法

本文实例为大家分享了opencv2实现两张图像拼接融合的具体代码，供大家参考，具体内容如下 要用到两个文件，estimate.cpp和matcher.h(在有关鲁棒匹配这篇博文中有） estimate.cpp的头文件也需要添加一些东西才行，以下是对的，已经成功运行。 加了using namespace std;之后，cv::可以去掉了。 estimate.cpp: #include #include #include #include #incl