基于RANSAC+Affine算法的图像配准算法matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

1. 使用 Canny 边缘检测器查找边缘图像。 2.从边缘图像中提取边缘： 一种。 如果它们在一个范围内，则填充间隙并选择长边， 湾找到 T 形接头并将它们标记为 T 形角。 3. 用仿射长度参数化每条边。 4. 对于每个参数化的边，在 {σm, σm+1, σm+2} 中以适当的比例计算绝对曲率，并通过将曲率最大值与 {tm, tm+1, tm 中边的相应曲率阈值进行比较来确定角+2} 和相邻的最小值。 5.考虑一点点，将角点向下跟踪到最低比例邻里，以提高本地化。 6. 在考虑相同邻域大小的情况下，以最低比例进一步跟踪原始边缘上的角点。 7. 删除多次出现的相同角点，将 Tcorners 与跟踪的角点进行比较，并添加那些远离检测到的角点的 T 角。

该文档介绍了凸分析中与仿射集相关的基础概念及一些定理，像仿射组合，仿射无关，仿射变换，还有超平面的概念。

函数 apsa(N,L,plot_flag) 实现了 N 次迭代的仿射投影符号算法 (APSA)，以识别具有一组输入（或 L 个特征参数）的系统。 如果 plot_flag=1，它会绘制用于比较的输出以及学习曲线。 该函数输出算法为识别系统而进行的最小迭代次数。 例如： inp=wavread('BlueFunk-bass1.wav'); inp=inp-(min(inp)); 音频信号所需的百分比h=[1 -4 6 -5 2]; % 低通滤波器的已知系统参数 h Iter=apsa(inp,h,100,5,1); 添加一名作者https://sites.google.com/site/santhanarajarunachalam/

这是在论文网站上找到的源码经过OpenCV包装的Demo，提供了类似OpenCV中检测接口，只是作为Demo查看检测效果使用，故功能不够完善。

相比与SIFT，ASIFT可以提取到很多的关键点，对旋转等变换具有更好的不变性，ASIFT的C++代码和匹配算法

光流跟踪的金字塔实现

仿射补 给定 d 维仿射空间中最多 (d+1) 个点的元组，找到点集的仿射补集的基。 例子 var points = [ [ 1 , 0 , 0 ] , [ 0 , 1 , 0 ] ] var copoints = require ( 'affine-complement' ) ( 3 , points ) console . log ( copoints ) 安装 npm install affine-complement 应用程序接口 var co = require('affine-complement')(d, points) 找到points的仿射补集的基础 d是环境空间的维度 points是d维仿射空间中的点数组 返回(d+1-points.length)个点的数组，当与points组合时跨越 d 维仿射空间。 如果不存在这样的点，则返回null 。 注意这些点是确定性

affine non-local means image denoising

题目：课程设计 环境：Visual C++ 6.0 仿射密码是由加法密码和乘法密码结合就构成。 仿射密码的加密和解密算法是： C= Ek(m)=(k1m+k2) mod n M= Dk(c)=k3(c- k2) mod n（其中（k3 ×k1）mod26 = 1） 仿射密码具有可逆性的条件是gcd(k1, n)=1。当k1=1时，仿射密码变为加法密码，当k2=0时，仿射密码变为乘法密码。 仿射密码中的密钥空间的大小为nφ(n)，当n为26字母，φ(n)=12，因此仿射密码的密钥空间为12×26 = 312。 此软件实现了仿射密码的加密和解密算法，通过网络传递加解密的数据。 如有问题请联系 QQ:369946814 HeiSir