​ 计算显示Harris特征点 % 通过改变变量max_n和min_n改变特征点数范围 首先，需要算法来确定合适的数学模型，将一幅图像中的像素坐标与另一幅图像中的像素坐标关联起来。 其次，算法需要确定与各种图像相关的正确配准。可以使用点到点（pixel-to-pixel）的直接比较与梯度下降相结合的算法估计这些参数（配准）。 找到每幅图像中不同的特征，进行有效匹配，以便在图像对之间快速建立对应关系。当一个全景图中存在多个图像时，使用现有技术计算全局一致性的配准集，并找出图像重叠的部分。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「人工智能专属驿站」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/m0_68894275/article/details/125138398 已经阐述了一个 检测的算法 基于Matlab的图像拼接系统研究 ，采取GUI的形式_人工智能专属驿站的博客-CSDN博客 图  原始待匹配的图像    图像 焦点检测和匹配的结果   ​

遥感图像配准中特征点选择的高性能算法研究及其实现.docx

几种特征点提取算法的性能评估及改进.doc

图像中角点(特征点)提取与匹配算法.doc

superpoint源码|含有部分数据集（coco、hpatches）

基于特征点匹配的相似图片搜索.zip

360度全景图拼接，利用sift算法提取特征点，图像变换，融合图像，进而形成全景图。效果不是很好，本程序仅供参考，目的是为了了解全景图拼接步骤，过程，希望经过个人修改得到好的结果，共同学习

forstner算子特征点提取(1)计算数据的方差是否大于一定阈值（3.0），否则不存在兴趣点计算像素的和dSumPixel，像素的平方和dSquareSumPixel方差dVar计算公式：Var(X)=E(X^2)-(E(X)^2)(2)逐像素计算灰度差（四个灰度差值的第二大值）是否大于一定阈值，满足要求选定为可能的兴趣点定义兴趣点的标记bool *bFlags = new bool[iPixelCount];设定阈值为 doubledGrayThreshold = dVar/6.0;(3）逐像素计算在一定窗口内（5×5）的圆度pq值，兴趣值pw值。计算根据该像素所在窗口元素组成的协方差矩阵获取，如下所示公式。pq的阈值选定为0.625，大于该阈值选为待定点；pw的阈值选定为所有的待定点pw值的平均值，大于该阈值继续保留为待定点。(4)判断待定点是否为极值点，即在其周围像素中是否有待定点且pw值大于该像素，如果存在则该点非极值点。(5)如果提取的兴趣点数目大于限制的最大点数，按照pw兴趣值排序，获取兴趣值较大的点。

图像识别技术是计算机视觉和图像处理领域里的重要研究课题之一,在军事及民用领域应用广泛。在目标检测算法中,基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,SIFT算法便是其中之一,但传统的SIFT算法应用于图像识别过程中数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF算法的图像识别方法,并使用Android NDK调用OpenCV在Android手机平台上实现了一套图像识别系统,结果表明,基于SURF算法的图像识别系统识别效果和实时性更好、具有更强的鲁棒性。