matlab ransac代码共面重复的矫正 该框架校正了成像的共面重复图案。 在基于LO-RANSAC的鲁棒估计框架中使用了由共面重复模式引起的约束得出的最小求解器。 从图像中提取仿射协方差特征，以输入到求解器。 相对于视点和照明的重大变化，仿射协变特征在相同的成像场景纹理上具有很高的可重复性。 特别是，使用了最大稳定的极值区域和Hessian-Affine检测器。 基于仿射帧外观的相似性，将仿射帧标记为重复纹理，这由仿射帧局部的图像补丁的RootSIFT嵌入给出。 RootSIFT描述符是聚集聚类的，它在通过聚类链接的连接组件之间建立了暂时的对应关系。 每个外观簇的成员比例都与仿射帧相对应，这些仿射帧给出了成像的重复场景内容的几何形状，这些几何内容是该外观簇的内在部分。 其余的仿射帧是异常值。 LO-RANSAC从外观群集中采样几对仿射帧，并将其输入到最小解算器。 所有外观簇上的每对仿射图框都有被抽中的可能性。 与最小样本的一致性是通过外观组内的仿射帧对的数量来衡量的，这些仿射帧与通过各个组的大小归一化的假设模型相一致。 非线性优化器用作LO-RANSAC估计器的局部优化步骤，该估

Krait：微卫星研究和引物设计 目录 介绍 Krait是一款功能强大且超快速的工具，具有用户友好的图形界面，可用于全基因组范围内的微卫星研究，从而试图克服当前可用工具的局限性。 Krait用Python编写，可以在Windows，Linux或Mac系统上作为独立的桌面应用程序运行而无需依赖。 微卫星搜索引擎用C编写，并编译为Python模块，以导入到Krait中 特征 确定完美的SSR 识别不完善的SSR（iSSR） 化合物SSR（cSSR）的鉴定 从超大型基因组中鉴定VNTR 在基因编码区定位SSR 微卫星设计入门 统计分析和绘图 支持gzip压缩的fasta作为输入文件 支持导出FASTA，GFF3或CSV 从NCBI数据库下载DNA序列 下载 https://github.com/lmdu/krait/releases 文献资料 http://krait.bios