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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，源码因软件的源码克米设计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，飞机大战源码下载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、ip劫持转向源码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 ，set user nice源码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。

       还有国外的应用市场网页源码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JavaSSM的学生成绩管理APP系统设计与实现 毕业论文+答辩PPT+前后台源码及APK文件

       基于JavaSwing+MySQL的清朝古代名人数据管理系统设计 毕业论文+任务书+项目源码及数据库文件

       基于Python_Django的社会实践活动管理系统设计与实现 毕业论文

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

       基于JavaWEB+MySQL的学生成绩综合管理系统 毕业论文+项目源码及数据库文件

       基于SpringBoot+Vue和MySQL+Redis的网络课程平台设计与实现 毕业论文+任务书+开题报告+中期报告+初稿+前后台项目源码

       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

       基于Java的长整数加减法算法设计 毕业论文+项目源码

       基于vue+MySQL的毕业设计网上选题系统 毕业论文+项目源码

       基于背景建模和FasterR-CNN的视频前景和目标检测 毕业论文+答辩PPT+项目源码

       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

       基于C#+SQL server的校园卡消费信息管理系统 毕业论文+项目源码及数据库文件

（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。