本文介绍两个使用 ode45 来求解非刚性常微分方程的示例。MATLAB拥有三个非刚性 ODE 求解器。ode45ode23ode113对于大多数非刚性问题，ode45 的性能最佳。但对于允许较宽松的误差容限或刚度适中的问题，建议使用 ode23。同样，对于具有严格误差容限的问题，ode113 可能比 ode45 更加高效。如果非刚性求解器需要很长时间才能解算问题或总是无法完成积分，则该问题可能是
本教程介绍顶点混合作为非线性变形的一个例子。主要的应用实际就是蒙皮网格的绘制。虽然本教程不是基于其它任何指定的教程上的，对章节“顶点变换”的理解还是非常有用的。在两个模型变换之间混合大多数网格的变形不能用章节“顶点变换”中讨论的4×4矩阵的仿射变换来建模。虚构的变形场对空间的变形只是其中的一个例子。计算机图形中最重要的例子就是当连接点弯曲时网格的变形，比如肘或膝盖。本教程介绍了实现其中一些变形的顶
# 非刚性图像配准Python
在图像处理领域，图像配准是一个非常重要的任务，它指的是将来自不同视角或者不同时间的图像进行对齐。而非刚性图像配准则是指在配准过程中考虑到图像中的形变，如扭曲、拉伸等。Python作为一种功能强大的编程语言，在图像处理领域也有着丰富的库和工具来实现非刚性图像配准。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行非刚性图像配准，并附上相应的代码示例。
## 什么是非刚性
原创
2024-06-27 05:28:10
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一、刚性ICP算法ICP的全称是 iterative closest point —— 迭代最近点。它是一种点云匹配的算法。 二、非刚性ICP在刚性ICP中，目标物体是刚体，那么物体上的每一点在两帧之间的移动都是相同的 所以对于刚性物体，只需要对整个物体估计 1个变换即可. 也就是像 【ICP算法思想与推导详解】 中求 与 ：或者是像 KinectFusion 论文中的公式(20)那样估计一个
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2024-07-14 07:48:58
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·161· 居 舍 研究探讨 2017年10月(中) 1 绪论 图像边缘中通常包含着重要的边界信息，这些边界信息便于分析和研究图像。另外，边缘检测可以大大降低图像处 理的工作量，将提高图像分析的效率。 2 边缘检测的基本方法 图像的边缘变化完全可以用算子来进行检测。通常用一阶或二阶导数来检测边缘。 2.1 基于一阶微分的边缘检测算子 2.1.1 Roberts 算子主要利用相邻两个局部图像像素之差
1.
by a rigid body transformation matrix
在图形图像领域，刚性变换指的是什么？ 只有物体的位置(平移变换)和朝向(旋转变换)发生改变，而形状不变，得到的变换称为刚性变换。
2.
the Euclidean group
In mathematics , the Euclidean group E( n ), aka (also known as) ISO( n
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2024-01-09 15:23:49
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图像的刚性变换在计算机视觉与图像处理中的应用广泛，包括图像配准、目标跟踪等。本文将探讨如何在 Python 中实现图像的刚性变换，包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展等内容。
## 版本对比
在实现图像刚性变换的过程中，不同版本的库（如 OpenCV 和 scikit-image）表现出截然不同的特性。以下是 OpenCV 和 scikit-image 的对比，突出
DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-rigid Scenes in Real-Timeproject website: http://grail.cs.washington.edu/projects/dynamicfusion摘要我们提出了第一个能够实时重建非刚性变形场景的稠密slam系统，通过融合从消费级传感器捕获的rgbd扫描。我
数学形态学起初是对二值图像提出的，而后扩展到灰度图像。形态学关注的是形状:将图像和形状看做是点集，根据形状利用数学形态学处理图像。通过这种方式，形态学算子定义的是局部变换，把那些要表达的像素值看做集合。这种改变像素值的方式是通过定义击中或不击中变换进行形式化的。 集合X表达的目标可以通过集合B
水利工程中混凝土受压变化检测——CT图像差值处理ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI (The Environment for VisualizingImages)是美国ITT Visual InformationSolutions公司的旗舰产品。它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive DataLanguage)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它是快速、
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2024-06-06 11:11:33
74阅读
公众号「3D视觉工坊」概述动物在自然界中广泛存在，分析它们的形状和运动在很多领域至关重要。但是给动物形状建模比较困难，因为捕捉人体形状的的3D扫描方法对野生动物不太适用，因此这篇文章提出了一种单独从图像捕捉动物的3D形状的方法。动物的可变形性使这个问题极具挑战性，为了解决这个问题，作者使用了一个动物形状的先验模型来拟合数据，然后在一个典型的参考姿势变形动物的形状。与以前的方法相比，该方法明显提取了
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2022-07-29 09:13:41
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Python+OpenCV实现图像的全景拼接实现结果 环境：python3.5.2 + openCV3.4 1.算法目的 将两张相同场景的场景图片进行全景拼接。2.算法步骤本算法基本步骤有以下几步：步骤1：将图形先进行桶形矫正没有进行桶形变换的图片效果可能会像以下这样：图片越多拼接可能就会越夸张。 本算法是将图片进行桶形矫正。目的就是来缩减透视变换（Homography）之后图片产生的变形，从
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2023-08-24 17:12:45
218阅读
一.简介图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，接可以看做是场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪，增强现实，分辨率增强，视频压缩和图像稳定等机器视觉领域有很大的应用。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。通常用到四个步骤：（1）特征提取(Feature
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2023-09-20 09:19:16
270阅读
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 &nb
原创
2023-10-26 12:04:28
204阅读
环境：python3.5.2 + openCV3.41.算法目的将两张相同场景的场景图片进行全景拼接。2.算法步骤本算法基本步骤有以下几步：步骤1：将图形先进行桶形矫正没有进行桶形变换的图片效果可能会像以下这样：图片越多拼接可能就会越夸张。本算法是将图片进行桶形矫正。目的就是来缩减透视变换(Homography)之后图片产生的变形，从而使拼接图片变得畸形。步骤2：特征点匹配本算法使用的sift算法
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2023-07-08 11:19:33
254阅读
大体思路是，先用SIFT角点检测，然后用KNN将一些相似度较高的点进行匹配，然后取一些执行度较高的点，求其最优变换矩阵，对其中一张图片做变换操作，然后将另一张图叠加上去就OK啦直接给代码吧，函数自己查一查，实验图片在最后的1.jpg和2.jpg，不熟悉的话建议单步调试我目前的 openCV 版本：>>> cv2.__version__
'4.5.5'注意可能需要安装 opencv
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2023-08-07 14:55:56
446阅读
本文实例为大家分享了python实现图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下1.待拼接的图像2. 基于SIFT特征点和RANSAC方法得到的图像特征点匹配结果3.图像变换结果4.代码及注意事项import cv2
import numpy as np
def cv_show(name, image):
cv2.imshow(name, image)
cv2.waitKey(0)
cv2.des
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2023-07-06 10:59:20
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编译运行：运行环境：Ubuntu 18链接库：VLFeat&&CImg编译命令：g++ -o test main.cpp ImageStitching.cpp ImageStitching.h -lpthread -l X11 -Lglnxa64/ -lvl -O3 -std=c++11(linux下编译比较简单，只需将CImg.h文件和用到的vl库放在同目录下，但是要将libvl
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2023-11-26 12:31:03
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import PIL.Image as Imageimport osfor i in range(2965): IMAGES_PATH = r'D:\paper\5derain\CIR\CIR_delete\pairimages\\' + str(i+427) + "\\" IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG'] # 图片格式 IMAGE_SIZE = 1000 # 每张小图片的大小 IMAGE_ROW = 1 # 图片间隔，也就.
原创
2021-08-12 21:44:12
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# 图像拼接与Python实现
随着近年来摄影技术的进步，很多人喜欢通过拍摄动态的风景或场景来记录生活。在旅行中，我们常常会拍摄多张图片，许多时候这些图片可以拼接在一起，形成一幅气势磅礴的全景图。本文将介绍如何使用Python进行图像拼接，并提供代码示例，帮助大家实现这个功能。
## 图像拼接的基本原理
图像拼接技巧通常包括以下几个步骤：
1. **特征检测**：使用特征检测算法如SIFT
原创
2024-10-16 03:57:10
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