1.SURF、源码SIFT 特征检测
2.从零学习OpenCV 4opencv_contrib扩展模块的下载安装
3.求一份计算机本科的毕业设计，题目只要计算机类的源码就可以
4.求在autojs中使用opencv的SIFT特征匹配例子

SURF、SIFT 特征检测

       介绍：SURF特征检测是下载一种尺度不变特征检测技术，它能够在不同尺度下检测到一致的源码物体关键点，并且每个检测到的下载plc源码管理特征点都关联一个尺度因子。理想状态下，源码两个尺度因子之间的下载比值应当与图像尺度的比值相同。SURF特征的源码全称是加速稳健特征（Speeded Up Robust Feature），它不仅实现了尺度不变性，下载还具备高效计算的源码特点。

       实现原理：

       例子代码：

       效果图

       2. SIFT特征检测

       实现原理：

       例子代码：

       效果图

       欢迎关注我的下载微信公众号“OpenCV图像处理算法”，主要分享我在学习图像处理算法过程中的源码心得，内容涵盖特征提取、下载目标跟踪、源码定位、机器学习和深度学习等领域。成功助理 源码每个案例都会附上源码和相关资料，期待与同行交流，共同进步。

从零学习OpenCV 4opencv_contrib扩展模块的安装

       在完成了《从零学习OpenCV 4》的创作后，小白决定提前在公众号分享OpenCV 4的最新扩展模块安装教程，以帮助大家更快上手。基础模块虽能满足初学者，但opencv_contrib模块中收纳了更多实用功能，java cs 源码如人脸识别、生物视觉和特征点提取等，特别是SIFT特征点提取等受专利保护的算法。为了让大家在Windows和Ubuntu系统中安装这些扩展，接下来我们将详细介绍步骤。

       首先，你需要从GitHub下载适合自己OpenCV版本的opencv_contrib安装包，本书提供了4.0和4.1版本的点评系统 源码下载链接。下载后，将安装包解压到OpenCV文件夹中备用。

       在Windows系统中，CMake编译器是安装扩展的关键工具。推荐使用OpenCV版本对应的CMake版本，例如CMake 3.7.0。在CMake中设置OpenCV源代码路径和输出文件夹，然后配置Visual Studio 的hadoop项目源码位版本，确保选择了“BUILD_opencv_WORLD”和“OPENCV_ENABLE_NONFREE”选项，以及设置“OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH”指向opencv_contrib的modules文件夹。编译并生成解决方案后，重要文件将在newbuild文件夹的install目录中，进行环境配置。

       而在Ubuntu系统中，只需在cmake命令中添加opencv_contrib的路径，其余步骤与安装基础模块相同。安装完成后，尽管新产生的newbuild文件夹会占用大量空间，但重要的是install文件夹，其他文件可以酌情清理。

       对于《从零学习OpenCV 4》的后续内容，我们还有Windows和Ubuntu系统安装OpenCV 4的教程。此书预计在月发行，如果你觉得内容有价值，欢迎届时支持。如果你已经关注小白，可以提前在交流群中获取更多内容，加入时请注明“学习OpenCV 4”。

求一份计算机本科的毕业设计，题目只要计算机类的就可以

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求在autojs中使用opencv的SIFT特征匹配例子

       // 导入OpenCV模块

       var cv = require("opencv");

       // 读取图像

       var img1 = cv.imread("/sdcard/img1.jpg");

       var img2 = cv.imread("/sdcard/img2.jpg");

       // 创建SIFT检测器对象

       var sift = new cv.FeatureDetector("SIFT");

       // 检测图像中的关键点和描述符

       var keypoints1 = sift.detect(img1);

       var keypoints2 = sift.detect(img2);

       var descriptors1 = sift.compute(img1, keypoints1);

       var descriptors2 = sift.compute(img2, keypoints2);

       // 创建FLANN匹配器对象

       var matcher = new cv.Matcher("FlannBased");

       // 对两幅图像中的关键点进行匹配

       var matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2);

       // 筛选出最优的匹配结果

       var bestMatches = matcher.filterMatches(matches, 0.);

       // 在两幅图像中绘制匹配结果

       var output = new cv.Mat();

       cv.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, bestMatches, output);

       // 保存匹配结果图像

       cv.imwrite("/sdcard/matches.jpg", output);

       以上代码中，我们使用了AutoJS的require()函数导入OpenCV模块，并使用cv.imread()函数读取了两幅图像。然后，我们创建了一个SIFT检测器对象，并使用它检测了两幅图像中的关键点和描述符。接着，我们创建了一个FLANN匹配器对象，并使用它对两幅图像中的关键点进行了匹配。最后，我们筛选出了最优的匹配结果，并使用cv.drawMatches()函数在两幅图像中绘制了匹配结果，并将结果保存到了本地。