指导式项目，提供脚本。 yarn start 运行应用程序开发模式。 yarn test 交互式监视模式下启动测试运行器。 yarn build 构建生产环境应用程序。 yarn eject 删除构建依赖项，直接复制配置文件和依赖项。
Webpack 19 次浏览
OpenCv中实现了多种角点特征的提取方法，包括：Harris角点、ShiTomasi角点、亚像素级角点、SURF角点、Star关键点、FAST关键点、Lepetit关键点等等，包括Sobel算子、拉普拉斯算子、Canny算子、霍夫变换。 SIFT角点检测MSER区域检测-某个大侠写的
C++ 18 次浏览
第八章 基本特征检测 讨论了大脑如何通过 模式识别 赋予视觉输入以意义。计算机视觉中的 特征检测 是一个帮助机器确定图像关注点的过程。特征如形状、颜色和质地等在图像分析中至关重要。例如，一个红色的球站在人行道上，球由于其与背景的显著差异成为分析的关键。类似的，RTL8189FTV 作为一种 WiFi
Python 25 次浏览
本资源提供基于OpenCV库的SIFT和SURF特征提取算法C++实现代码，并附带两种算法的经典论文及其中文翻译，帮助用户深入理解和实践图像特征提取技术。
C++ 18 次浏览
介绍了基于Surf特征配准的PCB图像拼接算法优化，重点优化了图像特征提取与匹配的效率，改进了传统算法的精度与速度。通过改进配准方法，提升了PCB图像拼接的质量与效果，尤其在大规模图像拼接任务中表现优异。
C++ 16 次浏览
针对未知的Android恶意应用，提出了一种综合考虑多类行为特征的混合系综算法THEA用于检测。通过动静态结合提取组件、函数调用和系统调用类特征，并设计了THEA算法评判恶意行为。实验结果表明，Androdect能够有效检测Android未知恶意应用，准确率和执行效率更优。
Android 19 次浏览
实时图像检测与SIFT特征提取代码分享 # 导入所需库 import cv2 # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 创建SIFT对象 sift = cv2.SIFT_create() while True: # 读取摄像头图像 ret, fr
Python 19 次浏览