图像识别第一步（共三步），本步骤是图像的预处理，包括边沿检测、图像伸缩

应用背景 SIFT特征匹配算法, 在没有先验知识条件下, 对旋转、尺度缩放、光照、视角变化等图像变化因素保持一定鲁棒性, 且对低重叠区域(30%左右的相似重叠区域)、部分遮挡(只出现在其中一张图上的物体)和噪声等因素也保持较好的可匹配性。可用于多尺度下的特征匹配，以及鲁棒性的图像拼接。 关键技术 1.高斯尺度空间极值检测 2.特征点位置的确定 3.特征点方向的分配 4.生成SIFT特征向量 5.图像拼接 6.图像融合 提取图像的sift特征，构造特征描述子，基于sift特征构造BBF-tree，根据描述子之间的欧式距离进行初步的匹配，然后进过鲁棒的Ransac估计出最佳运动模型H，然后用距离加权的方法在重叠区进行融合。

从用c语言编出程序要用文件输入数据。 绘制二次B样条曲线的表达式： P(0,2)(t)=P0*G(0,2)(t)+P1*G(1,2)(t)+P2*G(2,2)(t) 0

国际上开源的矢量化算法，速度堪比R2V软件-international revenue vector algorithm, the speed guaranteed under Application of the R2V software

计算机图象处理- Computer imagery processing

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一个文字识别程序-A Character Recognition Program.

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完整的图像处理中均值漂移分割算法，附有程序测试结果图片文件夹，效果优于现有的诸多分割算法，并且有程序的耗时统计，方便图像处理专业的朋友们共同学习，是一份很不错的资源，可以直接运用。

一个用DELPHI写的生成验证码的东西,很有用-DELPHI written with a Verification Code to generate something useful