七、 局部配准 前言:配准方面的知识,在工作中多有用到,对于原理了解一些,但是知之不深,最近时间比较充裕,专门写一篇文章,加深对配准方面知识的学习。 一、简介 通俗定义:给定两幅图像P1,P2,图像配准算法的目标是找到一种变换T: ,使得变换某一图后,两幅图像的相似程度达到最大。 二、应用场景 Panorama全景拼接;...
模板匹配进行相关运算时耗时较高,由于卷积与相关实际运算中较为接近(可以近似理解卷积运算就是相关运算过程中核函数(模板图像)旋转180°),可以通过FFT进行加速运算;由于模板匹配对于景象有旋转变化时失效,后期逐渐发展为局部特征模式下的匹配算法,如SIFT、SURF等代表的算法火热了前二十年。随着12年Alexnet网络分类性能在Im...
OpenCV(Open Source Computer Vision Library,开源计算机视觉库)是一个跨平台的计算机视觉库,它包含了丰富的图像处理和计算机视觉算法。OpenCV的图像配准功能使得开发者可以轻松实现图像的准确匹配,为各种应用提供基础支持。 在Python中,我们可以使用OpenCV库来实现图像配准。下面以OpenCV中的特征检测和匹配算法为例,介绍如何...
opencv-python也可以计算超过四个点的两数组点之间的变换矩阵。对原图像选择7个点进行透视变换的结果为 1#设置原始和目标特征点2src_more_point = np.float32([[957, 1655], [2177, 1170], [620, 2586], [1280, 2316], [2487, 1931], [937, 758], [2676, 24]]).reshape(-1, 1, 2)3den_more...
图像配准 opencv-python实践 图像配准需是指对不同条件下得到的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。最简单的做法就是求得原图像到目标图像之间的透视变换矩阵,将原图像按照矩阵进行变换,就可以得到和目标图像相似的效果。透视变换是将成像投影到一个新的视平面,也称作投影映射。
opencv-python图像配准（匹配和叠加）的实现 图像配准需是指对不同条件下得到的两幅或多幅图像进⾏匹配、叠加的过程。最简单的做法就是求得原图像到⽬标图像之间的透视变换矩阵，将原图像按照矩阵进⾏变换，就可以得到和⽬标图像相似的效果。透视变换是将成像投影到⼀个新的视平⾯，也称作投影映射。透视...
self.imgName = filedialog.askopenfilename(title="选择图像文件", filetypes=filetypes) # 如果选择了文件,则使用 PIL 库打开并显示图像 if self.imgName: # 清除先前显示的图像 self.clear_images() image = Image.open(self.imgName) image = self.resize_image(image, self.image_frame.winfo_width()...
基于Python与OpenCV医学图像配准软件的实现 01一、OpenCV与Python参考内容二、医学图像配准目录0302内容摘要在医学领域,图像处理技术已经成为了非常重要的工具。其中,图像配准是关键的一步,它主要用于将不同模式或不同时间点的医学图像进行精确的对应和比较。本次演示将介绍如何使用Python和OpenCV来实现医学图像配准软件。一...
python OpenCV 图像拼接-毕业设计目标检测、语义分割、、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoML、图像分割、SLAM、实例分割、人体姿态估计、视频目标分割,PyTorch、人脸检测、车道线检测、去雾 、全景分割、行人检测、文本检测、...