RobHess库中sift算法的特征点的提取、匹配

谢凤英的VC++数字图像处理(源码)包括源码和测试图像，第九章太大单独传

基于 opencv。 根据输入的相应点，估计输出摄像机参数对摄像机标定

资源描述这是一个delphi编写的摄像头程序，可以直接运行。程序中包含获取摄像头图像代码，可以录像，保存录像，保存为图像等。

此脚本将生成和绘制的三维数据，并执行 principalcomponent 分析侯选数据，并减少特征空间的维数。注意那 matlab 具有优化的功能来执行 PCA： princomp () 但是，在此脚本中我们 PCA 手动执行通过计算特征向量，示范助学。

采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像 , 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。

EMGU CV是OPEN CV的封装，C#能通过这些封装使用OPEN CV的函数、结构体完成对图像的处理，这段代码只是初步完成vs 2010里面对emgu cv的调用。开发环境vs2010.

通过全新的算法设计，在视频中通过鼠标划下禁区线，确定禁区，当行人跨过禁区线的时候进入禁区的时候报警。

待纠正的影像和参考影像，通过获取同名点坐标，解算多项式纠正系数。然后通过多项式纠正带畸变的影像，得到无几何畸变的影像。the program designs for rectifying the image with reference image

打码兔的DEMO文件，不用理解实现详细步骤，只需知道接口函数，即可立即使用的哦，非常简单使用非常不错。        有这方面需要的朋友不要犹豫了噢，直接下载吧。                                                                                                                                

应用背景 SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的，SIFT算法可分为两个部分：第一部分是生成SIFT特征，即SIFT特征向量提取过程；第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成：计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图，并为每个梯度方向做一个累加值，得到一个种子点，如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成，则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性，每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述，这就使得每个特征点都能够生成128个数据，进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量，其中4x4表示16个种子区域，8表示区域的8个方向。  关键技术（1）SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法，SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性，对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。  （2）高速性，优化的SIFT算法可满足实时性需求。 （3）多量性，SIFT算法可以提取大量的特征点。 （4）可扩展性，SIFT算法可与其他算法相结合。 （5）独特性好、信息量丰富，匹配快速、准确。  经过第一阶段SIFT特征向量生成，第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为：假设两幅待匹配的图像分别为S、T，分别从两幅图中提取SIFT特征点。