surf 特征点算法的实现，android ndk调用本地应用

只用OpenCV，五行搞定SIFT特征点检测（除了预编译头，读图，显示，就五行）。一行一分，有运行结果截图。 运行环境 VS2008/VS2010 + OpenCV2.3.1 声明： 代码很短，为截图，请下载后自行敲到工程里。 代码不包含特征点匹配，请自行琢磨。 原始的SIFT特征点检测代码（http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/）要依赖好几个库，还需要OpenCV,调用繁琐，而且速度也一般。 为了大家考虑，建议使用原始代码练习一下,但愿大家都不下载此资源；如果只想图个方便，就请付出代价，下载此资源。

matlab特征点代码断言：利用挤压激励和残留网络进行反欺骗 该存储库包含用于重现我们Interspeech 2019论文的核心结果的代码： 如果您发现该代码很有用，请引用 @article{lai2019assert, title={ASSERT: Anti-Spoofing with Squeeze-Excitation and Residual neTworks}, author={Lai, Cheng-I and Chen, Nanxin and Villalba, Jes{\'u}s and Dehak, Najim}, journal={arXiv preprint arXiv:1904.01120}, year={2019} } 抽象的 我们将向JHU的系统提交ASVspoof 2019挑战赛的内容：挤压激励和残留网络（ASSERT）进行反欺骗。 自ASVspoof Challenges揭幕以来，反欺骗已引起越来越多的关注，而ASVspoof 2019致力于解决来自以下三种主要类型的攻击：文本到语音，语音转换和重播。 ASSERT建立在先前有关深度神经网络（DNN）的研究

视频的特征点跟踪计算算法实验报告.doc

描述： 这个函数 OPENSURF，是 SURF（加速鲁棒特征）的一个实现。 SURF 将检测图像中的地标点，并通过对（一点点）旋转、缩放和噪声具有鲁棒性的向量来描述这些点。 它可以以与获得专利的 SIFT（尺度不变特征变换）相同的方式使用。 因此根据对应点对齐（配准）两个或多个图像（参见 example3.m），或进行 3D 重建。 执行： Surf 的这个 Matlab 实现是 Chris Evans 的 OpenSurf C# 代码的 Matlab 优化翻译，并给出了完全相同的答案。 Chris Evans 编写了最好的、结构良好的全包 SURF 实现之一。 在他的网站上，您可以找到 OpenSURF 的评估以及 C# 和 C++ 代码。 http://www.chrisevansdev.com/opensurf/ Chris Evans 允许我在（Mathworks）BSD 许

一种求曲线极小特征点集的算法.docx

为消除视频序列之间的冗余信息，以简单的摘要形式表达视频的主要内容，提出了一种基于视频序列的图像拼接方法。首先，采用改进的帧间聚类算法提取视频的关键帧；其次，利用SIFT算法提取关键帧的特征点，采用最近邻算法进行特征点匹配，通过引导互匹配法和投票过滤法提高匹配精度；再次通过RANSAC鲁棒估计算法得到所选帧间的单映矩阵，并使用LM非线性迭代算法对单映矩阵进行精炼。最后，利用级联单映矩阵结合加权融合算法实现了视频序列的无缝拼接，实验效果较为理想。

基于局部重建的点云特征点提取

基于SURF特征点提取的图像配准仿真，matlab2021a测试，可以对存在角度倾斜的图片进行配准。 I1=im2double(imread('TestImages/lena1.png')); I2=im2double(imread('TestImages/lena2.png')); % Get the Key Points Options.upright=true; Options.tresh=0.0001; Ipts1=OpenSurf(I1,Options); Ipts2=OpenSurf(I2,Options); % Put the landmark descriptors in a matrix D1 = reshape([Ipts1.descriptor],64,[]); D2 = reshape([Ipts2.descriptor],64,[]);

不错的代码 希望各位亲们早早来下载 呵呵