图像匹配代码(图像匹配算法)

今天给各位分享图像匹配代码的知识，其中也会对图像匹配算法进行解释，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、求教:怎样实现图像匹配啊,最好有MATLAB源程序,急用啊
• 2、如何让图片与单元格自动匹配
• 3、matlab图像匹配问题
• 4、急求!图像拼接算法代码

求教:怎样实现图像匹配啊,最好有MATLAB源程序,急用啊

程序代码使用matlab和c混合编程。用matlab打开文件中的sift_match.m文件，并执行。如下图所示：从上图可以看出，共有17个匹配点。

匹配：通过各个角点的描述子来判断它们在两张图像中的对应关系，常用方法如 flann等。消噪：去除错误匹配的外点，保留正确的匹配点。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等。

SURF实现图像匹配的matlab代码（比SIFT速度快）关于SURF我就不介绍了，网上很多资料，跟大名鼎鼎的SIFT有的一拼。需要代码的来下哈，绝对好用，代码自带图片，运行就可以显示结果。Image Matching.不说了，直接上代码。

这是一个比较大的话题，但用一句话说就是找到图像的特征进行比较匹配识别。其流程一般为：1) 对图像进行预处理，如滤波等，目的是使图像特征突出和便于以后处理。

般图像拼接分为：特征点提取、特征点匹配、求解投影矩阵、拼接。

看楼主的要求，似乎没楼上说的那么复杂。楼主只是要求把四幅图片变成同样大小然后拼接起来就是了。

如何让图片与单元格自动匹配

1、首先打开Excel表格，并找到想要匹配的单元格。在【插入】中找到【图片】，点击找到要插入的图片。点击图片，然后点击鼠标右键，找到【大小和属性】这一栏。找到【大小】里的【锁定纵横比】取消勾选。

2、打开Excel，在一个单元格中插入一张图片。调整图片的大小放在一个单元格里。点击图片，右键选择“设置图片格式”。

3、在要插入图片的表格中，单击鼠标右键，选择表格属性。在表格属性中，选择选项。在选项中，点击自动重调尺寸以适应内容，前面方框中的小勾消失，然后点击确定。在word菜单栏中，选择插入图片。

4、首先我们先删除图片，然后在表中要插入图片的格子中，右键选择【表格属性】。在表格属性的菜单中，我们点击【选项】，在表格选项中将【自动重调整尺寸以适应内容】的勾勾去掉。

5、第一步，打开电脑，打开软件，打开文件，然后将图片插入到Excel表格中。第二步，使用鼠标将图片拖动到一个单元格内。第三步，使用鼠标选中图片右键，点击设置图片格式点击进入。

matlab图像匹配问题

1、如果完全一样就直接把前三张分别和第四张图片求相关系数就行了，看结果越接近1就越匹配。

2、SIFT特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。

3、请教Matlab图像匹配中多对匹配点求仿射变换矩阵的问题 用matlab写最方便。低端方法思路很简单，取梯形的上下低边长之比和梯形的高，做图像的拉伸，拉伸比例延高的方向渐变，也就是将长方行变为梯形的逆变换。

4、如果输入图像呈现倾斜，翘起现象，选此法。至少需4对匹配点。4．多项式（polynomial）：将直线映射成曲线。如果输入图像出现不规则曲变，采用此法。Matlab中提供有4次幂的实现，分别至少需要6，10，10对匹配点。

5、SURF实现图像匹配的matlab代码（比SIFT速度快）关于SURF我就不介绍了，网上很多资料，跟大名鼎鼎的SIFT有的一拼。需要代码的来下哈，绝对好用，代码自带图片，运行就可以显示结果。Image Matching.不说了，直接上代码。

急求!图像拼接算法代码

思路：分别用n个变量储存n个碎纸片图像，然后用矩阵拼接的方式把碎纸片拼接。

在本教程中，我们学习了如何使用OpenCV执行图像拼接和全景构造，并编写了最终的图像拼接代码。

p1=get(gca，CurrentPoint)；%在图像坐标系内获取坐标，即矩阵行列号），然后根据这些点你可以对图像矩阵进行拼接操纵。比如图a的最右边和b的最左边重叠，把a的右边删掉，然后从b的相应位置开始接到a的右边。

位的MATLAB：单个数组最大为： 677 MB MATLAB所有总数组最大为：1602 MB A=zeros(12000，12000))； %这个出错，一个浮点是8字节，A占内存：144M*8=2G左右。超过了。

是直接拼接两幅图很容易的啊，要求就是两幅图size一致；如果要去除重叠部分的话，就比较难，会要求识别选取，如果直接拼接两幅图，不难；而要删除重叠部分会涉及算法，比较难。

这里我们选取了两张600×600的图片，文件名为“casitas84”和“casitas86”。

关于图像匹配代码和图像匹配算法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。