图像局部特征检测和描述：基于OpenCV源码分析的算法与实现
赵春江
本书以OpenCV
2.4.9为研究工具，对其所实现的所有最新的特征检测和描述算法——K-R、Canny、Harris、Shi-Tomasi、FAST、MSER、MSCR、SIFT、SURF、BRISK、BRIEF、ORB、FREAK、CenSurE等进行了详细讲解，不仅分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了具体的程序实现范例，充分体现了理论与实践相结合的特点。
2.4.9为研究工具，对其所实现的所有最新的特征检测和描述算法——K-R、Canny、Harris、Shi-Tomasi、FAST、MSER、MSCR、SIFT、SURF、BRISK、BRIEF、ORB、FREAK、CenSurE等进行了详细讲解，不仅分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了具体的程序实现范例，充分体现了理论与实践相结合的特点。
Տարի:
2018
Հրատարակչություն:
人民邮电出版社
Լեզու:
chinese
Էջեր:
286
Ֆայլ:
PDF, 5.68 MB
IPFS:
,
chinese, 2018
Amazon 
Barnes & Noble 
Bookshop.org
Ցանկանու՞մ եք գրախանութ ավելացնել: Խնդրում ենք կապնվել մեզ հետ support@z-lib.do միջոցով
File converter
Բացել որոնման արդյունքները
More benefits 
![魏溪含 & 涂铭 & 张修鹏 [魏溪含 & 涂铭 & 张修鹏] — 深度学习与图像识别：原理与实践 (智能系统与技术丛书)](https://s3proxy.cdn-zlib.se/covers200/collections/userbooks/d4fe63ec3bf8c45db00a068bff9691ce598400f9973dd405f32f6ab0b4a1ed0d.jpg)
![[加]拉戈尼尔（Robert Laganière） — OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版） (图灵程序设计丛书)](https://s3proxy.cdn-zlib.se/covers200/collections/genesis/f83d466ae345cc845e2aff6bc274f3aaab8d6295d08fdbfd8af1ea321de43930.jpg)
Հիմնական արտահայտություններ
Առնչվող հավաքածուներ
