1、加载target图像作为参考图像和标签,加载source图像作为待配准图像。 2、然后将source图像和target图像采样到2048x2048大小。 3、然后先使用刚性配准进行粗略配准,将source和target图像进行平移和旋转,保证两者对应的前景区域有重叠区域。 4、然后再使用非刚性变换配准进行精细配准,将source和target的前景区域进行样条插值,...
其中一种方法是BFMatcher.knnMatch()。它测量每对关键点描述符之间的距离,并与距离每个关键点最近的k个关键点进行匹配。然后应用比率过滤器以仅保留正确的匹配项。 图像转换 匹配至少4组关键点后,将一个图像相对于另一个图像进行转换。这称为图像变形。空间中同一平面上的两个图像通过单应性关联。单应性是具有八个...
亚马逊提出大规模视频语言对齐方法 | 传统的视频语言对齐方法存在两大局限。首先,这些方法无法捕捉短程和长程时间的依赖性,它们通常采用复杂的分层深度网络架构,很难与现有的预训练图像-文本基础模型集成。 为了有效解决这一局限性,亚马逊研究团队提出了大规模视频语言对齐方法 VidLA,采用了简单的网络架构,并使用一组以分...
1、加载target图像作为参考图像和标签,加载source图像作为待配准图像。2、然后将source图像和target图像采样到2048x2048大小。3、然后先使用刚性配准进行粗略配准,将source和target图像进行平移和旋转,保证两者对应的前景区域有重叠区域。4、然后再使用非刚性变换配准进行精细配准,将source和target的前景区域进行样条插值,保证...