实现两张图像的SURF特征点匹配；

由于实际场景复杂多变，目标在运动过程中往往会出现形变、遮挡等问题，增加了跟踪的难度。为了解决上述问题，提出一种基于特征点匹配的自适应目标跟踪算法。算法初始化时在选定的目标区域内提取特征点，跟踪过程中通过对前后两帧的特征点进行匹配，计算出目标的位置、尺度和旋转变化，进而实现对目标的跟踪。同时通过对特征点的不断更新，可以使算法具有一定的抗遮挡能力。实验表明，该方法在实际应用中效果很好。

针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。实验结果表明，该方法有效提高了匹配点对的正确率，能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准。

surf特征点匹配和研究

这是我见过的最详细和易懂的SIFT算法详解，在这里首先感谢该文档的作者。 待有空将整理成自己语言写成博客，期待得到同行指导和相互交流

视频演示：http://www.bilibili996.com/Course?id=1443670000237

基于特征点匹配的相似图片搜索.zip

通过一个示例，进行FLANN进行特征点匹配，适合人群为刚学习OpenCV的学生及工作人员，也可供相关图像处理工程师进行参考

现在的手游基本都是重复操作,一个动作要等好久,结束之后继续另一个动作.很麻烦,所以动起了自己写一个游戏辅助的心思. 这个辅助本身没什么难度,就是通过不断的截图,然后从这个截图中找出预先截好的能代表相应动作的按钮或者触发条件的小图. 找到之后获取该子区域的左上角坐标,然后通过windows API调用鼠标或者键盘做操作就行了. 这里面最难的也就是找图了,因为要精准找图,而且最好能适应不同的分辨率下找图,所以在模板匹配的基础上,就有了SIFT和SURF的特征点找图方式. 在写的过程中查找资料,大都是C++ 或者python的, 很少有原生的C#实现, 所以我就直接拿来翻译过来了(稍作改动). SI

使用python-opencv实现用ORB算法实现特征点匹配，代码量较低，内容较少。