我修改了2D配准的代码,使其适用于3D volumes,并在T1-weighted扫描上进行了尝试。AIRNet的工作,与此相似。但与AIRnet不同的是,它是在监督的方式下训练的,并且需要ground-truth仿射变换参数,这是在无监督的方式下训练的,就像VoxelMorph。 3D的结果 —END— 英文原文:https://medium.com/@sarathchandra.knv31/deep...
注释:obj_points定义了四个3D空间中的点,这些点用于后续标定过程。 3. 特征检测与匹配 在这一步中,你需要在2D图像中提取特征点,并与3D点进行匹配。 # 检测角点(如棋盘角点)pattern_size=(3,3)# 棋盘的内角点数量ret,corners=cv2.findChessboardCorners(image,pattern_size)ifret:# 如果找到角点,绘制它们cv2....
模态转换:为了处理多模态图像配准中的灰度值不匹配问题,本文提出了一种模态转换方法。该方法利用机器学习算法(如深度学习模型)来学习不同模态图像之间的映射关系,从而实现模态转换。四、实验结果 在实验中,我们使用了来自不同成像模态的2D和3D图像数据集进行配准。实验结果表明,该方法能够有效地实现多模态非刚性图像配准...
我们提出了一个具有超宽接收机制的联合学习框架,用于同时描述并检测 2D和3D 局部特征,以实现直接的2D 像素和3D 点的匹配。2. 我们设计了一种新颖的损失函数,由circle-guided的描述符损失和batch-hard的检测器损失组成,以稳健地学习独特的描述符,同时准确地引导像素和点的检测。3. 我们进行了广泛的实验和消融研究...
MicKey遵循具有共享编码器的多头网络架构,该编码器可推断3D度量关键点以及来自输入图像的描述符,如图3所示。 编码器。采用预训练的DINOv2模型作为特征提取器,并在不进行进一步训练或微调的情况下直接使用其特征。DINOv2将输入图像划分为大小为14×14的块,并为每个块提供一个特征向量。最终的特征图F具有(1024, w, h...
图1:P2-Net 获得的 2D-3D 匹配的示例。所提出的方法,可以通过学习的联合特征描述和检测,直接建立跨图像和点云的对应关系。 一、引言 在图像和点云之间,分别建立准确的像素级和点级的匹配是一项基本的计算机视觉任务,这对于多种应用至关重要,例如SLAM [34]、SFM [44] 、位姿估计 [35]、3D 重建 [25] 和视...
当我们将2D数组重塑为3D数组时,需要确保原始数组的元素总数与新的3D形状所需的元素总数相匹配。 2. 基本示例:将2D数组重塑为3D数组 让我们从一个简单的例子开始,将一个2D数组重塑为3D数组: importnumpyasnp# 创建一个2D数组arr_2d=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])# 将2D数组重塑...
在这三个子函数中,find_feature_matches即特征点匹配,用来匹配两帧图像中的特征点;pixel2cam即像素坐标到归一化平面坐标变换,用来转换坐标:这两杆数是我们研读过的,在此不做赘述。只有第三个子函数bundleAdjustment是个新面孔,的确,他是3d-2d位姿估计中的...
在各种视觉定位方法中,直接 2D-3D 匹配方法由于其计算效率高,已成为许多实际应用的首选方法。在大规模场景中使用直接 2D-3D 匹配方法时,可以使用词汇树来加速匹配过程,但这也会引起量化伪像,从而导致内点率降低,进而降低了定位精度。为此,本文提出了两种简单有效的机制,即基于可见性的召回和基于空间的召回,以恢复由...