基于opencv实现sift特征提取和匹配

分辨率

在本文中，我们目前 DCT （离散余弦变换） 块应用级图像压缩 JPEG （联合摄影专家组） 算法的有效性。结果表明该算法是在压缩的情况下最有效的因为它有非常良好的压实性能与能源相关的值。作为一项基本原则，我们消除高频率，并保持低和介质不会明显影响形象。在实际应用中的人脸检测、 皮肤颜色、 面部识别、 虹膜、 指纹等遇到了 DCT 的 JPEG 压缩算法

应用背景meanshift是由Comaniciu最先提出来，是用于跟踪非刚性物体的一种算法。为了表征目标，首先需要选择一个特征空间。参考目标，用在特征空间中概率密度函数q表示，例如参考模型可以选择目标的颜色概率密度函数。不失一般性，目标模型可以认为中心处于其所在空间的中心。在下一帧候选目标被定义为在位置y，用概率密度函数p(y)来表示。关键技术本算法结合颜色和纹理信息对目标进行跟踪，里边包含测试的视频文件。目标和候选直方图之间的相似度函数记作公式(1)，相似度的局部最大意味着在候选模型与目标模型匹配。如果仅考虑颜色信息，候选区域的相似度变化会很大，匹配效果不好。为了得到一个连续性的相似度函数，在空间域内，用一个核函数对目标 区域做滤波处理。

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vc++中CImage类的使用说明，超级详细，功能强大

应用背景一个递归的区域为2D和3D图像集和二进制掩码输出多边形生长算法。这个函数的主要目的在于清洁和高度记录的代码。关键技术使用方法： ；[ J ] = P，区域生长（CIM，initpos，thresval，maxdist，tfmean，tffillholes，tfsimplify）输入： ；CIM：二维/三维灰度矩阵 ；- initpos：初始种子位置 坐标；- thresval：要包括 绝对阈值；- maxdist：最大距离在【PX】 初始位置；- tfmean：更新的区域意味着初始值（慢） ；- tffillholes：填充封闭孔的二进制掩码 ；- tfsimplify：减少线路简化顶点个数输出： ；P：vxn阵列（有点尺寸，N V号）。P是封闭的多边形的所有相关像素/体素 ；J：二进制掩码（具有相同的大小作为输入图像）显示1（真）相关的像素/体素和0（假）之外

画笔

利用粗糙集进行图像去噪，输出无噪声的图像

利用形态学处理对道路进行分割提取，包括中值滤波3x3,5x5,7x7等不同模版下的道路提取，可以有效的提取出道路的骨外扩，后面有详细的备注说明。                                                                                                                                  

此示例应用程序演示了BlobCounter类的用法，该类允许在指定的图像中查找所有单独的对象。它找到每个单独的对象，提供其属性，并在其他框架类的帮助下，为每个对象或其四边形的角点提供凸包（如果对象确实是四边形，则应以良好的精度找到其角点）。