OpenCV图像定位与特征匹配
在实际应用中，我们常常根据一幅标准图像来定位该图像中的某一特征在其他同类型图像中的位置。例如，在人脸定位或图像匹配中，这种方法十分常见。正是基于这一原则，我们开发了本软件，用以在不同图像中准确找到标准图像特征的位置。
定位特征
当前话题为您枚举了最新的定位特征。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
人脸特征点定位项目（VS2017）
使用Face++ SDK开发的人脸特征点定位工具，包含 83 点和 106 点探测切换功能，返回数据存储在 vector 中。需要注册 Face++ 账户并配置应用，将 APPID 和密码填写到主函数中。通过 OpenCV 显示程序可视化结果。
特征码定位器MyCCL ，带教程（无后门）
MyCCL特征码定位器（无后门）附带教程
特征点检测
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
A矩阵m重特征值的特征向量
设A为一个n阶矩阵，λ为A的m重特征值。若存在k个线性独立的特征向量与λ对应，则称λ为A的m重特征值，这些特征向量构成A的特征子空间。
特征码修改MyCCL
特征码修改MyCCL
OpenCV特征点匹配优化
OpenCV2.4.4现支持多图像配准，结果保存于Result文件夹
Kotlin生物特征认证库
Assure是Kotlin库，它提供快速、便捷的生物特征认证功能。
图像特征点提取方法
利用 OpenCV 和 VS2015 平台，基于 C++ 语言实现 Harris、LBP、SIFT 以及 SURF 等经典特征点提取算法。
面部特征检测项目
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。