surf算法c语言（surf算法应用）

今天给各位分享surf 算法c语言的知识，其中也会对surf算法应用进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、surf创建带有填充的网格图，网格线是不变色的，靠填充的颜色表示值的大小变化。meSh创建网格图，不填充颜色，可以通过网格线的颜色表示数值大小的变化。

2、surf和mesh函数创建的都是surface对象，差别仅仅在于：mesh创建的面重点突出网格线（使用不同的颜色表示z轴坐标值），面则设为白色；surf创建的面重点突出曲面本身，而网格线则设为黑色。

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3、用surf， mesh绘制3维图形的区别在于，前者的图形为曲面图，后者的图形为网面图。相同的是数据处理过程是一样的。

4、meshz是绘制带有“围裙”的网状图，只是图形的视觉效果与mesh不同。matlab中mesh和surf函数的主要区别是：mesh用于绘制不是特别精细的三维曲面网格图。同一层面的线条用相同的颜色表示。surf用于绘制比较光滑的三维曲面网格图。

5、mesh和surf在matlab中都是画三维图形的命令，只是mesh画的是网格图，而surf画的是实体图。

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opencv\modules\nonfree\include\opencv2\nonfree\features2d.hpp，只包含SIFT、SURF这两个受专利保护的特征，因此不是免费的（nonfree）。

还是可以使用的，但是是在opencv_contrib-master里面，这个需要自己单独去下载。这一点用起来确实没有opencv2方便了。

因为含有surf特征提取算法在OpenCV0版本中是放在nonfree头文件中。换成了0版本之后，对nonfree模块测试的还不够，所以暂时还没有直接给出像之前0版本那样方便的nonfree库。

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比如两张完全不相关图片，特征点匹配也可能会有几个能够匹配成功的，但是在物理意义上，这两张图片并不相同，特征点虽然距离很近但是并不正确。

提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进行描述，如梯度直方图，局部随机二值特征等。

尺度不变特征转换（Scale-invariant feature transform或SIFT）是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。

第一，首先要提取基本的信息特征来在数据库中进行对比，其次要在庞大的大数据库中进行数据的分析，提取一些特殊的特点，最后要通过对图像分类的重复处理，来找出大数据中与其图像最相近的图像。

求流动速度的话就是两步：寻找匹配的点，然后配对。也就是说，你不需要完完全全找出相同的部分，找点就好了。

surf借鉴了sift中简化近似的思想，将DOH中的高斯二阶微分模板进行了近似简化，使得模板对图像的滤波只需要进行几个简单的加减法运算，并且，这种运算与滤波模板的尺寸有关。实验证明surf算法较sift算法在运算速度上要***倍左右。

硬件开发不需要任何编程预言。做嵌入式应用开发，才需要。一般用C做底层，驱动。

区别在于嵌入式的C语言是跑在嵌入式的开发板上的，CPU和我们电脑不一样，所以编译器也是不一样的，生成的可执行程序也是不一样的。

嵌入式编程用的最多的也是C语言，和普通的[_a***_]下的C编程不同的就是，比如应用层开发，嵌入式开发出来的应用程序最终不是要运行在PC上的，而是目标板所以嵌入式开发就一定会有交叉编译这个环节简单一点理解就是，在P。

QT，也有用Eclipse的。一般写嵌入式的程序，都是用GCC，用GDB来调试。若Linux是虚拟机，一般，我们可以用VC++作编辑器（代码看起来比较清楚）；然后通过共享文件夹的方式连接该虚拟机；用gcc 命令编译该代码。

SURF算法：SURF（SpeededUpRobustFeatures）算法是对SIFT算法的改进，其使用了一些加速技术，能够实现更快的特征描述和匹配速度。

surf：是一个稳健的图像识别和描述算法。特点不同：mesh：各平衡级的每一组分物料平衡方程、相平衡方程和各平衡级的组分分率归一化方程、热平衡方程构成。

色）图，起作用与mesh相似 surf（X，Y，Z）　X、Y、Z中Z通常是X，Y的函式，即Z（X，Y）。X、Y通常是通过调用meshgrid函式生成的数据格线（具体参见meshgrid）。

SURF是SIFT的加速版，它善于处理具有模糊和旋转的图像，但是不善于处理视角变化和光照变化。

关于surf算法c语言和surf算法应用的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。