python 图像配准算法 python对图像处理 1.读取图片 2.灰度处理 3.高斯滤波 4.中值滤波 5.sobel算子提取轮廓 6.二值化处理 7.膨胀和腐蚀处理 从头开始study,每日积累! 本文涉及到 1.灰度转换:将彩色图片转换为灰度图像,常见的R=G=B=像素平均值。 2.高斯平滑和中值滤波:去除噪声。 3.sobel算子:提取图像边缘轮...
特征点描述:根据不同bin下的方向给定一个主方向,对每个关键点,采用4*4*8共128维向量的描述子进项关键点表征,综合效果最佳: pip uninstall opencv-python pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 1. 2. 1.特征点检测 1. def sift_kp(image): gray_image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ...
构建特征提取器 OpenCV对各种算法都进行了较好的封装,这里主要对比测试了sift,brisk,orb,akaze这几种算法,所用opencv-python版本为4.7.0,值得注意的是,OpenCV4以后的版本,cv2.SURF_create()无法使用,只能用老版本的cv2.xfeatures2d.SURF_create()来实现SURF,因此这里没有对SURF算法进行比较测试。 代码语言:javascript...
仿射变换-理解与实现(python) 仿射变换是图像处理中常用的数据增强方法,可以对图像内容进行缩放、平移、旋转。本篇主要是简要记录相关知识点,并分享一种基于python的仿射变换代码,欢迎大家讨论。 一、平移、缩放 图像平移和缩放都是非常容…阅读全文 赞同1 添加评论 分享收藏 《最优化理论与算法...
pythonCopy codeimport cv2 import numpy as np # 读取待配准的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0) img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0) # 创建ORB特征检测器 orb = cv2.ORB_create() # 在两个图像上检测特征点和描述符 kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None) ...
图像配准是将两张场景相关的图像进行映射,寻找其中的关系,多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面,其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文(Automatic panoramic image stitching using invariant features)实现的。虽然图像配准已较为成熟,但其实其精度、鲁棒性等在某些场...
实验环境为Python3.7,使用PyTorch深度学习框架。实验硬件配置为NVIDIAGeForceRTX2080Ti显卡。实验设置本文采用的评价标准包括准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)和F1分数(F1-Score)。这些指标能够全面评估算法在医学图像配准与分割任务中的性能。评价标准...
在算法实现方面,我们采用了C++和Python编程语言,并利用OpenCV和NumPy等库进行图像处理和计算。我们从待配准图像中提取关键点,并计算它们的描述符。然后,通过关键点匹配算法找到两幅图像之间的对应关系。接着,我们使用RANSAC算法剔除错误匹配点,并计算变换矩阵。将变换矩阵应用于待配准图像,实现图像配准。 通过实验,我们得...
Python 数学/统计相关专业 计算机相关专业 图像识别经验 岗位职责: 1、开发和优化单模态和多模态医学图像配准算法模型; 2、探索和研究前沿的医学图像配准算法; 3、撰写研究、研发相关文档。 任职要求: 1、全日制本科及以上学历,生物医学工程、自动化、计算机、软件工程等相关专业毕业,1-3年图形算法经验者优先; ...
使用Python编程语言,运行在Ubuntu16.04操作系统上,并使用TensorFlow框架进行深度学习模型的训练。硬件环境软件环境 VS经过训练,我们的深度学习模型在两个数据集上均取得了优秀的性能。具体来说,我们的模型在数据集1上实现了95.3%的准确率和94.1%的召回率,而在数据集2上实现了93.7%的准确率和92.3%的召回率。配准效果...