1.信息技术编程软件推荐 电脑锣编程入门最好用啥软件
2.SIFT图像匹配及其python实现
3.openCV的SIFT()不能用
4.图像特征算法(一)——SIFT算法简述及Python标记SIFT特征检测实践
5.Python中图像相似性度量方法汇总
6.SIFT算法原理与源码分析

信息技术编程软件推荐 电脑锣编程入门最好用啥软件

       信息技术编程软件？1.Microsoft Visual C++

       这是源码由全球三大信息公司之一的微软公司推出的一款免费C++开发工具，并且集成了便利的源码除错工具，和微软Windows视窗操作系统应用程序接口、源码三维动画DirectX API、源码Microsift.NET框架，源码因软件的源码isalive源码自动完成功能和语法高亮的功能而著称。

       2.Microsoft Visual Studio

       这也是源码被世界强公司之一的微软公司推出的最流行的Windows平台应用程序的集成开发环境之一，是源码一个基本完整的开发工具集，内部集成了UML工具、源码代码管控工具、源码集成开发环境等软件生命周期所需要的源码大部分工具。

       3.EcliPSe

       这是源码一个基于Java的可扩展开发平台开放源代码的编程软件，很多用户喜欢将Eclipse当作Java集成开发环境(IDE)来使用，源码而这款软件还包括针对希望扩展Eclipse的源码软件开发人员的插件开发环境。

       十大编程软件排行榜（编程软件有哪些推荐）

       4.Dev-C++

       这款软件是源码拥有功能简介、技巧提示和支持多语言等众多优点，是在Windows环境下适合初学者使用的一款轻量级C、C++集成开发环境，是一款遵守GPL许可协议分发源代码，集合众多自由软件的编程软件。

       5.Notepad++

       这款软件是被誉为程序员必备的应用Notepad++是Windows操作系统下的一款免费文本编辑器，支持多国语言编写功能，于Notepad相比这款功能更加强大，且支持数十种计算机程序语言。

       6.MyEclipse

       这款软件是以Eclipse为基础加入发出的一款企业级集成开发环境，是主要用于Java、Java EE以及移动应用的开发的十大编程工具之一，而其配合着CodeMix的使用支持也十分广泛。

       7.JDK

       JDK是由Sun Microsystems开发的一款java编程软件，分为多个版本，夸克云建站源码可应用于移动和嵌入式设备，自JAVA语言推出以来，JDK就成为使用最广泛的编程软件，而被很多认可就代表着学号JDK是学好Java的第一步。

       8.Code::Blocks

       这款软件是集开放源码、免费和全功能于一体的跨平台C、C++集成开发环境于一体，使用了著名的图形界面库wxWidgets(3.x)版，是热门C语言编程软件，支持工程管理、项目构建、代码完成等各种功能。

       9.Gcc

       这款软件是由GNU开发的包含了C、C++、Objective-C、Fortran、Java、Ada和Go语言前端的编程语言翻译器，现在已经成为大多数类Unix操作系统采纳为标准的编译器，支持多种计算机体系结构芯片。

       .Sublime Text

       这款软件是收费制的现金代码编辑器软件，是一款拥有漂亮用户界面和强大功能的跨平台文本编辑器，支持多种编程语言并拥有优秀代码自动完成功能并支持VIM模式的编程软件，软件还具有良好的扩展能力和完全开放的用户自定义设置。

        电脑锣编程入门最好用啥软件？

       C语言编程软件有哪些。

       Mcrosoft Visual C++ 、Microsoft Visual Studio、 DEV C++、Code::Blocks、openplcv3源码Borland C++、WaTCom C++、Borland C++ Builder、GNU DJGPP C++、Lccwin C Compiler3.1、High C、Turb C、gcc、C-Free和Win-TC、My Tc等等，由于C语言比较成熟，所以编程环境很多。

       2.C语言入门，不推荐使用VC，因为VC不但庞大，而且应用开发比较高级。入门编程荐使用Dev-C 和 WIN-TC。

       1)WIN-TC，该软件使用TC2为内核，提供WINDOWS平台的开发界面，因此也就支持WINDOWS平台下的功能，例如剪切、复制、粘贴和查找替换等。而且在功能上也有它的独特特色例如语法加亮、C内嵌汇编、自定义扩展库的支持等。并提供一组相关辅助工具令你在编程过程中更加游刃有余。

       2)Dev-C ，电脑查看源码软件Dev-C 是一个Windows下的C和C 程序的集成开发环境。它使用MingW/GCC编译器，遵循C/C 标准。开发环境包括多页面窗口、工程编辑器以及调试器等，在工程编辑器中集合了编辑器、编译器、连接程序和执行程序，提供高亮度语法显示的，以减少编辑错误，还有完善的调试功能，能够适合初学者与编程高手的不同需求，是学习C或C的首选开发工具。

        适合孩子学习的编程软件有哪些？

       偏门的软件就不说了，说主流的：

       偏软件编程

       这类型主要以入门引导为主，代表的编程软件有大名鼎鼎的Scratch，基于Scratch，孩子可以通过简单的图形积木编程，实现一些交互式动画、游戏和应用。孩子如果在小学阶段，比较适合用Scratch，有很多学校也有这个课程。现在是Scratch 3.0版本，功能更强了，也支持了乐高ev3、micro:bit等一些硬件，大家学的时候就不要买到2.0的书了。

       还有国外的盛世棋牌ng源码code.org平台，这个平台提供了图形编程和代码编程的很多课程和在线工具，有万的学生在这个平台学习过，从4岁开始就有课程，非常适合孩子们入手，还值得一提的是他提供中文界面，一些视频虽然没有中文，但是也是简单易懂，顺便还能练练英语。

       最近几年国家宣传人工智能，浙江和山东高考有python，所以导致Python比较热起来。这个属于真正的计算机编程语言，所以只要是python编程工具都是可以的。最好的当然是用pycharm来做，但是如果是入门，个人建议用mu-editor，他是针对入门的学生做的编程工具，里面提供了对python、pygame zero、micro:bit、micropython的支持，可以说一个编程工具包含了大部分代码级编程入门教具支持了。

       如果孩子的能力稍强，年龄也大一些，谷歌和mit一起研发的app inventor可以尝试用用，这个应用可以用来开发android手机应用。

       偏硬件编程

       典型的有Arduino编程，还有Micro:Bit编程，其中Micro:Bit编程最近几年非常火热，因为比Arduino更简单，更有利于孩子的入门学习。如果孩子是没接触过编程的，可以先从Micro:Bit入门，然后根据兴趣再扩展到Arduino创客及机器人编程。

       Arduino可以用官方的软件进行编程，不过这个都是代码级编程，国内有北师大的mixly软件，这个软件可以用图形积木编程，大大降低了孩子学习难度，非常推荐大家来用。

       Micro:Bit官方的平台works等设计专门用于图像相似性任务的神经网络，将推动领域发展。

SIFT算法原理与源码分析

       SIFT算法的精密解析：关键步骤与核心原理

       1. 准备阶段：特征提取与描述符生成

       在SIFT算法中，首先对box.png和box_in_scene.png两张图像进行关键点检测。利用Python的pysift库，通过一系列精细步骤，我们从灰度图像中提取出关键点，并生成稳定的描述符，以确保在不同尺度和角度下依然具有较高的匹配性。

       2. 高斯金字塔构建

       计算基础图像的高斯模糊，sigma值选择1.6，先放大2倍，确保模糊程度适中。

       通过连续应用高斯滤波，构建高斯金字塔，每层图像由模糊和下采样组合而成，每组octave包含5张图像，从底层开始，逐渐减小尺度。

       3. 极值点检测与极值点定位

       在高斯差分金字塔中寻找潜在的兴趣点，利用邻域定义，选择尺度空间中的极值点，这些点具有旋转不变性和稳定性。

       使用quadratic fit细化极值点位置，确保匹配点的精度。

       4. 特征描述与方向计算

       从细化的位置计算关键点方向，通过梯度方向和大小统计直方图，确定主次方向，以增强描述符的旋转不变性。

       通过描述符生成过程，旋转图像以匹配关键点梯度与x轴，划分x格子并加权叠加，生成维的SIFT特征描述符。

       5. 精度校验与匹配处理

       利用FLANN进行k近邻搜索，执行Lowe's ratio test筛选匹配点，确保足够的匹配数。

       执行RANSAC方法估计模板与场景之间的homography，实现3D视角变化适应。

       在场景图像上标注检测到的模板并标识SIFT匹配点。

       SIFT的独特性：它提供了尺度不变、角度不变以及在一定程度上抵抗3D视角变化的特征，是计算机视觉领域中重要的特征检测和描述算法。

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       计算机毕业设计

       基于Python的SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪 毕业论文+项目源码

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       基于Servlet WebSocket MySQL实现的网络在线考试系统 毕业论文+项目源码

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       基于Java的毕业设计题目收集系统 课程报告+项目源码

       基于Java+Python+html的生产者与消费者算法模拟 毕业论文+任务书+项目源码

       基于JavaWeb+MySQL的学院党费缴费系统 毕业论文+项目源码及数据库文件

       基于Java+MySQL的学生成绩管理系统 毕业论文+任务书+答辩PPT+项目源码及数据库文件

       基于Java+MySQL的学生和客户信息管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件

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       基于Python的智能视频分析之人数统计的多种实现 毕业论文+答辩PPT+项目源码

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（四十三）特征点检测-LBP

       时间为友，记录点滴。

       特征点检测领域并非只有一种算法，大神们总能带来新颖的想法。虽然不可能掌握所有算法，但有些思路是值得借鉴的。

       比如SIFT就是一个宝库，总能给我们带来启发。

       既然已经了解了Harris、SIFT、FAST等特征检测算法，以及特征点的定义和评判标准，那么我们就来探讨LBP如何在特征检测领域脱颖而出。

       思考一下特征点的优良性质：

       什么是LBP？

       LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种描述图像局部纹理特征的算子，它具有旋转不变性和灰度不变性等显著优点。由T. Ojala、M. Pietikäinen和D. Harwood在年提出，用于纹理特征提取。它提取的是图像的局部纹理特征；

       它是如何实现的？

       首先谈谈原始LBP算子：

       通过比较3*3邻域内的8个点，可以得到8位二进制数（通常转换为十进制数即LBP码，共种，即2 Byte），即得到该窗口中心像素点的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理信息。

       虽然简单，但略显简陋（是不是与FAST算子有些类似）。这个LBP算子显然不能表示优良特征点，还好它出现的早（），所以后人对LBP做了很多优化，使其满足尺度不变、旋转不变、光照不变。

       尺度不变：

       无论是SIFT还是ORB，要做到尺度不变，我们通常采用金字塔扩展到多尺度空间，但LBP有它独特的方法。

       在原始的LBP中，我们选择的是以目标点为中心，3x3的8邻域，经历过FAST的我们很容易想到半径的概念。那么3x3代表的就是以目标点为圆心，半径为1的邻域，如果我们把半径扩展一下会怎么样呢？

       Ojala等人对LBP算子进行了改进，将3×3邻域扩展到任意邻域，并用圆形邻域代替了正方形邻域，改进后的LBP算子允许在半径为R的圆形邻域内有任意多个像素点。从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子；

       这种情况下，对应黑点像素可能不是整数，要得到该点准确的像素值，必须对该点进行插值计算才能得到该点像素值，常见的插值方式为双线性插值或者立方插值。

       这种思路有点像“山不转，水转；水不转，人转”；

       旋转不变性：

       Maenpaa等人又将LBP算子进行了扩展，提出了具有旋转不变性的LBP算子，即不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的LBP值，取其最小值作为该邻域的LBP值。

       举一个具体的例子：下图所示的8种LBP模式，经过旋转不变的处理，最终得到的具有旋转不变性的LBP值为。也就是说，图中的8种LBP模式对应的旋转不变的LBP模式都是。

       光照不变：

       从LBP的差值计算可以看出，LBP本身就具有光照不变的特性（灰度值按比例缩放，强者恒强），但是我们可以引入权重概念，计算LBP码和对比度。

       好了，LBP就这么多。是不是感觉SIFT/ORB后什么都简单了些？

       在网上搜了个Python实现的LBP，实验了下，贴在这里：

       Python

       惯例，OpenCV早就给我们提供了LBP的算子，而且可以结合FaceDetect来用，

       C++

       1、lbpcascade_frontalface_improved文件我使用的是我们自己编译出来的，在Binfile\install\etc\lbpcascades目录下（你可以用everything搜索一下，OpenCV源码中也有提供） 2、今天我们首次使用了CascadeClassifier，这个我觉得有必要在后面详细解释一下。用OpenCV做人脸检测简直简单得不要不要的。