自己编了个二值图和灰度图的匹配代码还不错-1.fig I=imread; I1=rgb2gray; %I1=255-I1; data=graythresh; img=im2bw; imshow; [m n]=size; img1=zeros; for i=1:m     for j=1:n            if img==1             img1=I1;            else                img1=0;           end     end end figure imshow);

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论文：Remote sensing image matching featured by the optimal entropy classific 如果没有积分，可以联系我。邮箱：1151617653@qq.com 该算法使用vs2017平台进行开发，C#进行编写。如果只是想要结果，那么不需要安装任何软件，只需要下载代码，找到\WindowsFormsApp1\bin\x64\Debug目录下Match.exe的运行文件，双击运行就行。如果想要更改代码，则需要相应的C#平台。 本代码禁止用于商业用途。

PSM倾向得分匹配代码和案例数据 包括进行一对一匹配、图示匹配结果、进行K近邻匹配、计算倾向得分、卡尺匹配等命令代码

matlab人脸匹配代码AGNs 描述 此仓库包含文档中引用的论文的对抗性生成网络（AGN）的实现。 数据和模型 在生成这副眼镜之前，您需要： 下载缺少的模型并将其放置在models文件夹中（链接：）。 在设备上下载并安装Matlab。 从需要注入的Matlab安装所需的依赖项（Matlab应提示您安装所需的依赖项。） 运行'init.m' 运行“ demo.m”（如果需要其他操作，它将发出警报。） 跑步说明 结盟 攻击代码程序将面部图像作为输入。 这些图像需要与VGG的规范姿势对齐。 使用物理攻击程序时，对齐的图像还应包含用于将眼镜与面部图像对齐的绿色标记（请参阅下面的示例和data/demo-data2/ ）。 要对齐将用于程序的图像，请使用align程序。 在运行代码之前，您需要更新文件face_landmark_detection.m和openface_align.m的路径。 对齐照片的处理 通过对齐程序运行图像之后。 映像的路径必须在您选择运行的攻击程序中更新（如下所示）。 该程序将生成眼镜选项的视觉效果。 生成一对 该程序还将通过'best_pair.m'程序生成一个.ma

matlab人脸匹配代码人脸识别 该项目是为计算机视觉课程开发的，包括两种不同的面部识别方法。 要求 -经过测试 MATLAB @tensorflow/tfjs-node需要Python 2.7 跑步 注意：该代码可能还需要更改才能在Windows计算机上运行。 npm install下载必要的模块。 由于MATLAB会覆盖路径，因此请首先设置节点路径： setenv('PATH', [getenv('PATH') ':/path/to/node/bin']); 例如setenv('PATH', [getenv('PATH') ':/Users/rudotriton/.nvm/versions/node/v14.2.0/bin']); 对于Windows，代码中的dir调用可能需要替换为ls 。 该代码还使用返回的结构的.name字段。 ls可能返回具有不同属性的结构，在这种情况下， folder.name可能不可用，需要更改。 Evaluation.m是运行和评估每种方法的主文件：模板匹配，特征面和神经网络。 培训数据应位于以下位置： ./FaceDatabase/Train/<la

matlab人脸匹配代码使用傅立叶变换的人脸识别 想法 傅里叶变换只是过去25年中开发的许多不同的面部识别方法之一。 与机器学习方法相比，傅里叶变换是一种非常简单且快速的算法。 它提取人脸的频率特征，而不是使用卷积网络分析图像模式。 主要思想是在图像数据库中找到变化最大的频率，并通过匹配这些频率来识别面部。 左侧的脸部在此算法中用作输入。 预测的面Kong在右侧： 数学 傅里叶变换 傅里叶变换的公式意味着，大小为N x M的图像可以在u或v方向上分解为频率（具有各种波长j）。u对应于水平方向，而v对应于垂直方向。 x和y是沿u和v的测量值。 欧拉公式 欧拉公式只是说，每个波长都是由cos和sin波组成的，以复数形式表示，其中cos是实数部分，sin是虚数部分。 傅立叶变换的可视化 数学似乎很复杂，但是两个公式解释了一个简单的概念：图像由各种频率组成。 这是傅立叶变换的示例： 5个水平波 10个水平波 15对角波 5个水平波的FFT FFT 10个水平波 FFT 15个对角线波 上图显示：经过傅立叶变换后，每个频率分解为2个白色像素，围绕原点（0,0）对称。 较高的频率离原点较远，并且其

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自己编了个二值图和灰度图的匹配代码还不错-2.fig I=imread; I1=rgb2gray; %I1=255-I1; data=graythresh; img=im2bw; imshow; [m n]=size; img1=zeros; for i=1:m     for j=1:n            if img==1             img1=I1;            else                img1=0;           end     end end figure imshow);

图像匹配代码，经过验证，能实现两幅图像的匹配。