著名的susan角點(diǎn)檢測(cè)算法原始手稿和他的一些測(cè)試圖片！
資源簡(jiǎn)介：著名的susan角點(diǎn)檢測(cè)算法原始手稿和他的一些測(cè)試圖片！
上傳時(shí)間： 2014-01-25
上傳用戶(hù)：changeboy
資源簡(jiǎn)介：VC寫(xiě)的harris角點(diǎn)檢測(cè)程序。又名plessey，最經(jīng)典也是目前效果最好的算法，比susan抗噪要好（實(shí)際的講）
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶(hù)：葉山豪
資源簡(jiǎn)介：Harris的角點(diǎn)檢測(cè)算法的MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶(hù)：gundan
資源簡(jiǎn)介：自已編的一個(gè)matlab的harris角點(diǎn)檢測(cè)的代碼
上傳時(shí)間： 2017-05-29
上傳用戶(hù)：chongcongying
資源簡(jiǎn)介：Peter Kovesi 編制的Harris角點(diǎn)檢測(cè)Matlab程序
上傳時(shí)間： 2017-08-02
上傳用戶(hù)：huyiming139
資源簡(jiǎn)介：Surf,特征點(diǎn)檢測(cè)算法,比sift還好的算法 論文和代碼
上傳時(shí)間： 2017-09-04
上傳用戶(hù)：dongbaobao
資源簡(jiǎn)介：基于TMS320C6XXX系列DSP的圖象邊緣檢測(cè)算法,運(yùn)行環(huán)境為T(mén)I的CCS DSP集成開(kāi)發(fā)環(huán)境.
上傳時(shí)間： 2014-09-09
上傳用戶(hù)：alan-ee
資源簡(jiǎn)介：針對(duì)雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)研制過(guò)程中的攝像機(jī)標(biāo)定步驟,分析了計(jì)算機(jī)視覺(jué)函數(shù)庫(kù)OpenCV中的攝像機(jī)模型,其 中的非線(xiàn)性畸變考慮到了切向畸變和徑向畸變,采用Bouguet角點(diǎn)提取算法,實(shí)現(xiàn)了基于OpenCV的攝像機(jī)標(biāo)定.該 算法具有很高的標(biāo)定精度和計(jì)算效率、良好的跨平臺(tái)移...
上傳時(shí)間： 2013-11-27
上傳用戶(hù)：jiahao131
資源簡(jiǎn)介：針對(duì)雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)研制過(guò)程中的攝像機(jī)標(biāo)定步驟,分析了計(jì)算機(jī)視覺(jué)函數(shù)庫(kù)OpenCV中的攝像機(jī)模型,其 中的非線(xiàn)性畸變考慮到了切向畸變和徑向畸變,采用Bouguet角點(diǎn)提取算法,實(shí)現(xiàn)了基于OpenCV的攝像機(jī)標(biāo)定.該 算法具有很高的標(biāo)定精度和計(jì)算效率、良好的跨平臺(tái)移...
上傳時(shí)間： 2017-05-22
上傳用戶(hù)：Avoid98
資源簡(jiǎn)介：是快速角點(diǎn)檢測(cè)的susan的算法，是最初的版本，我們實(shí)驗(yàn)都用這個(gè)
上傳時(shí)間： 2016-01-10
上傳用戶(hù)：jjj0202
資源簡(jiǎn)介：網(wǎng)上一直沒(méi)有Harris算法的VC程序 無(wú)奈 自己寫(xiě)一個(gè)吧 用了兩個(gè)小時(shí)就寫(xiě)好了 非常簡(jiǎn)陋 大家湊合著看 代碼沒(méi)有任何優(yōu)化 內(nèi)存也沒(méi)來(lái)得及釋放... 但角點(diǎn)檢測(cè)效果還是不錯(cuò)的 而且參數(shù)可以調(diào)節(jié) 2005年12月11日 http://contact.ys168.com/ bugzhao@sdu.edu....
上傳時(shí)間： 2014-10-28
上傳用戶(hù)：Thuan
資源簡(jiǎn)介：susan邊緣檢測(cè)及角點(diǎn)檢測(cè)的vc實(shí)現(xiàn)代碼，用于靜態(tài)圖象的邊緣及角點(diǎn)檢測(cè)，效果要視具體圖象來(lái)定
上傳時(shí)間： 2015-05-16
上傳用戶(hù)：270189020
資源簡(jiǎn)介：曲線(xiàn)角點(diǎn)檢測(cè)的二種算法，用VC6實(shí)現(xiàn)，帶有6點(diǎn)測(cè)試用例。
上傳時(shí)間： 2015-08-14
上傳用戶(hù)：sk5201314
資源簡(jiǎn)介：基于角點(diǎn)檢測(cè)圖像配準(zhǔn)的一種新算法.是我搜到的,還可以
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶(hù)：wendy15
資源簡(jiǎn)介：harris角點(diǎn)檢測(cè) 用于特正點(diǎn)的檢測(cè) 使用harris算法
上傳時(shí)間： 2013-12-12
上傳用戶(hù)：784533221
資源簡(jiǎn)介：使用MATLAB編寫(xiě)的角點(diǎn)檢測(cè)源代碼，并附有用于檢測(cè)算法的圖形
上傳時(shí)間： 2017-02-06
上傳用戶(hù)：zhangyigenius
資源簡(jiǎn)介：·基于Opencv與VC環(huán)境的視頻采集圖像濾波與角點(diǎn)檢測(cè)運(yùn)動(dòng)跟蹤
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶(hù)：gengxiaochao
資源簡(jiǎn)介：針對(duì)三維視覺(jué)測(cè)量中棋盤(pán)格標(biāo)定板的角點(diǎn)檢測(cè)，給出了基于單應(yīng)性矩陣這一計(jì)算機(jī)視覺(jué)重要工具為基礎(chǔ)的檢測(cè)方法。首先通過(guò)點(diǎn)選得到待測(cè)角點(diǎn)外接四邊形的4個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)，接著利用單應(yīng)性矩陣映射得到所有角點(diǎn)的初始位置，最后綜合內(nèi)插值法、Harris算子、Forstner算子...
上傳時(shí)間： 2013-11-23
上傳用戶(hù)：zhichenglu
資源簡(jiǎn)介：本程序?qū)崿F(xiàn)的是Harris角點(diǎn)提取算法 用于圖像分割
上傳時(shí)間： 2015-10-29
上傳用戶(hù)：youke111
資源簡(jiǎn)介：基于哈日日食的角點(diǎn)檢測(cè)程序，使用ZNCC進(jìn)行匹配
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶(hù)：duoshen1989
資源簡(jiǎn)介：多種角點(diǎn)檢測(cè)方法的介紹，是論文，個(gè)人覺(jué)得對(duì)初學(xué)特征點(diǎn)檢測(cè)方法的人比較適用
上傳時(shí)間： 2014-01-11
上傳用戶(hù)：sk5201314
資源簡(jiǎn)介：在給大家上傳一個(gè)MATLAB角點(diǎn)檢測(cè)的程序，希望對(duì)大家有用，
上傳時(shí)間： 2013-12-15
上傳用戶(hù)：jjj0202
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)好用的角點(diǎn)檢測(cè)程序，精度比較高 很好使
上傳時(shí)間： 2014-10-12
上傳用戶(hù)：iswlkje
資源簡(jiǎn)介：基于相位角點(diǎn)檢測(cè)的特征匹配研究，很好用的。
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶(hù)：xc216
資源簡(jiǎn)介：有關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的角點(diǎn)檢測(cè)CSS的經(jīng)典英文文章。
上傳時(shí)間： 2017-02-13
上傳用戶(hù)：saharawalker
資源簡(jiǎn)介：基于pencv與VC環(huán)境的視頻采集濾波角點(diǎn)檢測(cè)運(yùn)動(dòng)跟蹤--可檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的輪廓和跟蹤
上傳時(shí)間： 2013-12-09
上傳用戶(hù)：13681659100
資源簡(jiǎn)介：針對(duì)數(shù)據(jù)在性態(tài)和類(lèi)屬方面存在不確定性的特點(diǎn)，提出一種基于模糊C 均值聚類(lèi)的數(shù)據(jù)流入侵檢測(cè)算法，該算法首先利用增量聚類(lèi)得到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的概要信息和類(lèi)數(shù)，然后利用模糊C均值聚類(lèi)算法對(duì)獲取的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行聚類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以有效檢測(cè)數(shù)據(jù)流入侵。
上傳時(shí)間： 2015-01-03
上傳用戶(hù)：fujiura
資源簡(jiǎn)介：Matlab_Harris角點(diǎn)檢測(cè)程序
上傳時(shí)間： 2015-05-30
上傳用戶(hù)：ghostparker
資源簡(jiǎn)介：基于人體信息三維可視化的醫(yī)學(xué)圖像邊緣檢測(cè)算法研究.pdf
上傳時(shí)間： 2014-12-01
上傳用戶(hù)：LIKE
資源簡(jiǎn)介：基于不斷學(xué)習(xí)的貝葉斯-KNN文本分類(lèi)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),給出原始幾個(gè)類(lèi)別的文本文件，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，獲取各個(gè)類(lèi)別文本內(nèi)容的主要特征，在這個(gè)基礎(chǔ)上，給出待分類(lèi)的文件庫(kù)，系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)分類(lèi)，對(duì)文件庫(kù)中的文本進(jìn)行分類(lèi)，把文件分配到最有可能的類(lèi)別中。
上傳時(shí)間： 2015-08-31
上傳用戶(hù)：時(shí)代電子小智
