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L型匹配网络对超声换能器振动性能的影响，方由艳，林书玉，本文设计了一种L型匹配网络， 研究了匹配网络对超声换能器共振频率及其振动特性的影响。理论与实验证明，由两个电感组成的L型匹配

串匹配算法c++实现string matching algorithm BF,BM,KMP,SHIFT_AND,SHIFT_OR...

实现兴趣点检测；实现类SIFT局部特征描述；实现简单匹配算法 包含完整代码与作业说明文档 使用python语言

实现了2D的图像处理，关于图像的各种方式的DCT变换，以及反变换。

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《Stereo Matching with Color-Weighted Correlation, Hierarchical Belief Propagation, and Occlusion Handling》

研究@ Magic Leap（CVPR 2020，口腔） SuperGlue推理和评估演示脚本 介绍 SuperGlue是在Magic Leap完成的2020 CVPR研究项目。 SuperGlue网络是一个图形神经网络，结合了最佳匹配层，该层经过训练可以对两组稀疏图像特征进行匹配。 此存储库包含PyTorch代码和预训练权重，用于在关键点和描述符之上运行SuperGlue匹配网络。 给定一对图像，您可以使用此存储库在整个图像对中提取匹配特征。 SuperGlue充当“中端”，在单个端到端体系结构中执行上下文聚合，匹配和过滤。 有关更多详细信息，请参见： 全文：PDF： 。 作者： Pa

图像对齐 一个Web应用程序，用于合并，缝合或对齐重叠的图像。 它可用于创建全景图或对齐图像，例如未正确扫描的表格。 特征：表面投影，特征检测，特征匹配，束调整，波校正，色彩转移，接缝检测和多波段融合。 核心算法取自OpenCV（主要是Feature2D和Stitching模块），并已在需要时进行了调整。 然后将定制版本的OpenCV编译为wasm。 为了确保UI畅通，所有与OpenCV相关的功能都通过Webworker运行。 优点和缺点：由于图像拼接可能占用大量内存并占用大量CPU，因此可以拼接在一起的图像数量或大小存在一些限制，尤其是在移动设备上。 从好的方面来说，几乎所有可以运行浏

KITTI 2012/2015双目立体匹配(stereo matching)数据集百度云下载-附件资源