针对目前主流方法对图像中纹理单一区域匹配效果不佳的问题，提出了一种自适应的基于区域增长的立体像对稠密匹配算法。该算法利用灰度共生矩阵，在区域增长过程中的匹配窗内计算其纹理数量，然后根据纹理数量的多少自适应调节匹配窗的大小。当匹配窗内纹理数量足够多时，该匹配窗就能够表征该匹配窗中心点的特征，因此可以减少误匹配发生的几率。实验结果证明,该算法具有良好的性能。

MatchPyramid用于语义匹配 MatchPyramid模型的简单Keras实现，用于语义匹配。 请参考论文： 快速浏览 输入数据格式 火车/有效套票： label |q1 |q2 1 |Q2119 |D18821 0 |Q2119 |D18822 测试集： q1 |q2 Q2241 |D19682 Q2241 |D19684 预处理语料库： qid |words D9980 |47 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 D5796 |21 40 41 42 43 44 14 45 字词嵌入： word |embedding (50-dimension) 28137 |-0.54645991 2.28509140 ... -0.34052843 -2.01874685 8417 |-9.01635551 -3.80108356 ... 1.86873138 2.147

SAD立体匹配算法 源码

车牌识别模板匹配用到的字符模板库，有75个模板图片，大多为jpg，少部分是bmp，还是有一些不完善，

matlab人脸匹配代码ASM人脸特征点匹配 简介任务：通过结合使用主动形状模型（ASM）算法和PCA方法来训练可用于检测测试人脸图片关键点的回归器。 然后，进行Procrustes分析以匹配那些图像的重建关键点； 环境：Matlab 2016a版本，ASM软件包； 主要步骤1，图像处理和参数设置将所有图像加载到Matlab中，并将其设置为训练图像和测试图像。 然后通过使用函数rgb2gray（），imread（）将RGB图像转换为灰度。 通过构造结构“选项”为以后的代码设置参数。 例如，我们将两个关键点之间的计数器点设置为10，将搜索迭代次数设置为100。2，在图像上使用经过训练的关键点并填充训练数据[Vertices，Lines] = LoadDataSetNiceContour（）； 通过使用这些Matlab函数，我们可以获得所有训练图像的顶点和线。 此功能来自受支持的程序包。 3，制作Shape模型[ShapeData，TrainingData，MeanVertices] = ASM_MakeShapeModel2D（）; [TrainingData（i）.CVertices，

解压缩-打开matlab-设置路径-添加并包含子文件夹-点击该文件夹

安装python-Levenshtein失败，提示需要安装Microsoft Visual C++ 14.0，找了好久终于确认是这个包，Levenshtein是一个python上用于计算编辑距离比较方便的包，它能提升fuzzywuzzy模块的计算效率，如果学习的小白实在没有积分可以私信我发给你，一期学习交流，谢谢！

数字图像处理课程上机实验2_直方图均衡化和直方图匹配

通过vba中的循环和数组实现的匹配函数，可以帮助新入门的同学学习VBA程序，同时也希望各位大神指导，如何写出更简单高效的代码。

文本框Enter、列表框双击或者Enter、按钮点击皆可搜索，模糊搜索后可上下键选择列表框中某一项，提供汉字、拼音、拼音首字母的模糊查询（匹配左侧）