本资源在vc++平台下实现了图像特征匹配算法sift，并含有学习笔记，能很好的帮助理解算法，程序需配置opencv才能运行

山区井工开采的地表形变具有复杂性和特殊性，引起的地表破坏往往由多方面因素造成。针对常规监测手段无法准确判断建筑异常损害成因问题，以白羊岭煤矿15110工作面的开采为例，以 SBAS-InSAR为技术手段，借助于8景 Sentinel-1数据，解译得到了研究区地表形变的空间分布特征并分析房屋损害的成因；对所解译地表形变与现有沉陷规律的差异性，进行采区影响边界与时序下沉特征分析；得出山区开采由于岩层的不均匀移动而导致边坡的稳定性发生改变，因土体自重的分力存在，坡体会缓慢的滑移，产生的挤压是村庄建筑损害的主要原因。

matlab的代码在相机上实现活动功能跟踪 此存储库包含和中描述的基于事件的功能跟踪方法的MATLAB实现。 该代码已经过测试，可以在MATLAB 2017b上运行。 数据 我们在data文件夹中提供了将事件数据从ROS bag转换为MATLAB mat文件的功能。 目前，正在测试来自和的数据。 或和或函数对于生成数据和不变形地图资料文件是必不可少的。 您必须根据相机校准是使用弧度失真模型（例如事件相机数据集）还是等距失真模型（例如MVSEC）来选择适当的不失真贴图功能。 请注意，您将需要具有预编译的发行版的。 假设您在数据文件夹中有boxes_6dof.bag文件，则提取代码可以按以下方式运行： load_folder = 'data'; save_folder = 'data'; extract_ros_data('boxes_6dof', load_folder, save_folder) 对于radtan失真模型，未失真映射在MATLAB中生成，如下所示： load data/boxes_6dof.mat generate_undistort_map_radtan(cinfo,

使用Harr特征的级联分类器实现目标检测.doc

这篇论文主要是对FAST和BRISK做了改进 最后还对KAZE算法与sift等进行比较和评估

人工智人-家居设计-高炉料面区域温度特征智能提取方法研究与应用.pdf

转 Windows NT 内核基本结构和特征

【doc】WEB维文信息检索系统中维文的存储和特征项抽取

该程序采用的是高波特征提取及神经网络的相关知识实现的人脸检测，经过多次调试，可以对图片中的人脸进行检测，并把人脸框出来，有需要的朋友关注下！！！

资源包含文件：课程报告word+项目源码 人脸属性编辑是一个具有挑战性的图像处理任务，使用传统的图像处理软件手工编辑，操作成本高。深度特征插值方法是通过深度学习将图像空间非线性的语义映射到隐空间线性特征再进行语义属性编辑的技术。该方法通用性较强，不需要设计特定网络结构，图像处理的速度较快，效果也比较好。遗憾的是，该方法由于难以将特征完全解耦，导致线性插值之后生成图像模糊或者存在伪影。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125598963