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自述文件 - A-KAZE 功能 该库是 AKAZE 特征检测器和描述符算法的实现，其中删除了 OpenCV 依赖项。 这允许更灵活地使用 AKAZE 功能，而无需依赖 OpenCV。 此库的唯一依赖项是特征矩阵库。 我们努力使代码与原始实现保持相对一致，以便更容易跟踪和比较。 主要区别在于： 一切都在命名空间 libAKAZE 中 关键点和描述符是最小的自定义结构，而不是 OpenCV 的结构 图像保存在具有浮点像素的行主特征矩阵中 线程数可以在运行时设置 在我的实验中，这个实现比 OpenCV 实现慢了不到 1.5 倍。 这是因为 OpenCV 有许多用于图像处理的手写 SIMD 优化。 但是，此实现确实提供了与 OpenCV 相同的关键点和描述符（误差在 0.1% 以内）。 注意：如果您有关于如何提高性能（即图像卷积和图像半采样）的建议，请给我发电子邮件或提出请求！ 我还要感

基于第二种压力分裂，通过 Liou 和 Steffen AUSM 通量向量分裂 (FVS) 技术求解一维欧拉方程。 添加的源项通过将参数 alpha 设置为 0（平面 1D）、1（圆柱轴对称）或 2（球对称）来解释圆柱和球对称流。 边界条件是透射类型，初始数据适用于黎曼问题 (RP)。 为了求解添加的源，在 Ut 上进行 PDE/ODE 拆分，如下所示： PDE： Ut + Fx = 0 对于 U(x,t0) 产生 Up（预测） 颂： dU/dt = S(U) for U(t0) = Up 产生 U(x,t+dt) 数字的详细信息可以在 E. Toro 的书中找到，也可以在 Liou 和 Steffen 的原始论文中找到。 适用于大多数基准测试，除了 Toro 书第 8 章中描述的测试 3，它失败了。 要确定时间步长，请运行粗网格情况，计算完整解的特征值 L1 = ua 和 L3

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