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领域专家: C/C++技术领域

2020-01-02 06:33:57

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nan_gua520 2020-03-20

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有matlab的晶界提取算法代码吗

weixin_42949360 2020-02-26

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使用支持https的方式编译libcur，提示无法打开包括文件:“libssh2.h”。请问是不是需要ssh2的库？

模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。以 8 位图像(其 1 个像素由 1 个字节描述)为例，模板 T( m × n 个像素)叠放在被搜索图 S( W × H 个像素)上平移，模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图Sij。i，j为子图左上角在被搜索图S上的坐标。搜索范围是： 1 ≤ i ≤ W – M { 1 ≤ j ≤ H – N 通过比较 T和 Sij 的相似性，完成模板匹配过程。

babelpad一个unicode的编辑器,取名自巴比塔的文字工具——巴比塔输入板（BabelPad），其中输入板可从选项菜单的用户界面语言选择英文、简体中文和繁体中文。目前支持Unicode 4.1版本.

一个简单的检测某程序（服务器）运行异常自动拉起程序的服务。

移动应用界面设计的尺寸规范，包括android界面设计、ios界面设计、ipad界面设计。

Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。总体来说，Sift算子具有以下特性：（1）Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉变化、仿射变换也保持一定程度的稳定性。（2）独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。（3）多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量Sift特征向量。（4）速度相对较快，经优化的Sift匹配算法甚至可以达到实时的要求。（5）可扩展性强，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。 Sift特征匹配算法主要包括两个阶段，一个是Sift特征的生成，即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量；第二阶段是Sift特征向量的匹配。

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