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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出现暴涨源码说明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。云路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，ghost源码获取如人脸识别、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版本的金针指标源码下载链接。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 的教务软件源码位版本，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。