LK光流金字塔算法是一种经典的稀疏光流算法，前文我们已经详细讲过其原理与实现：LK光流金字塔算法原理及C++实现TPS薄板样条变换是一种经典的非刚性形变模型，前文我们也已经详细讲过其原理、特点与实现：TPS薄板样条变换计算原理及C++实现我们知道，基于匹配点对的图像配准，关键在于找到基准图像与浮动图像的多组匹配点对：(p1,p1')、(p2,p2')、...、(pn,pn')。然后使用多组匹配点对
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2023-09-18 21:00:52
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# 光流配准的探索与应用
光流配准（Optical Flow Registration）是一种计算机视觉技术，广泛应用于图像分析、视频监测以及机器人导航等领域。通过对连续帧之间的运动估计，可以实现图像的对齐和校正。本篇文章将深入探讨光流配准的基本概念、实现方法，并提供相应的Python代码示例。
## 什么是光流？
光流是在图像序列中，由于物体运动或相机运动导致的像素亮度变化。光流假设即为：在
原创
2024-10-06 05:08:26
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## Python 光流配准科普
### 什么是光流？
光流（Optical Flow）是一种用于描述图像中物体运动的方法。它通过对连续帧进行比较，估算出图像中像素的运动。光流通常用于视频分析、目标跟踪以及运动检测等领域。
光流法基于“亮度一致性假设”，即在小时间间隔内，像素的亮度保持不变。通过此假设，我们可以推导出图像中每个像素点的运动方向和速度。
### 光流配准
光流配准是指利用光
原创
2024-09-25 07:07:56
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字符串处理文件生成数据构建三、菜鸟实战1、创建 python 文件2、运行结果一、实战场景实战场景：如何绘制桑基图分析人口流动和年龄数据二、主要知识点文件读写基础语法字符串处理文件生成数据构建三、菜鸟实战马上安排！1、创建 python 文件"""
Author: 菜鸟实战
实战场景: 如何绘制桑基图分析人口流动和年龄数据
"""
# 导入系统包
import platform
import
说明：假定高斯光束轮廓（其他光束形状（均匀等）应该引入校正因子）。LIDT 比例定律是根据经验关系确定的，不能保证它们的准确性。以下的 LIDT 计算方法对持续时间小于 1 纳秒的超短脉冲无效。1.CW 激光示例（这里以Thorlabs产品为例）假设 1319 nm 的 CW 激光系统产生 0.5 W 的高斯光束，其 1/e2 直径为 10 mm。该光束的平均线性功率密度的简单计算将得出 0.5
原文代码运行时会报错，下面代码直接拷贝的原文代码，如果报错，只需将代码第21行注释。#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
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2024-07-21 09:42:47
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程序流程： 1.图像采集先从opencv（2.4.10版本）采集回来摄像头的图像，是一帧一帧的 每一帧图像是一个矩阵，opencv中的mat 数据结构。 2.人脸的美化 人脸美化，我们用的皮肤检测，皮肤在颜色空间是特定的一个区域 检测到这个区域（感兴趣区域），完后对这个区域进行美化，就是滤波，主要是双边滤波和高斯滤波。 3.视频格式转换以及编码处理好的矩阵颜色空间是rgb的，需
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2024-04-25 13:52:10
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⛄一、小波变换彩色图像融合简介0 引言 目前在各种图像采集与分析系统中已大量使用彩色CCD数码相机, 但是由于其视野有限, 常常获得的只是局部图像, 如果要保证一定的分辨率的前提下采集整体彩色图像, 只能先拍摄具有重叠部分的局部彩色图像, 随后对其进行手工或自动拼接的方法来达到目的。该技术在机器视觉、遥感、虚拟现实、医学图像处理等领域有着广泛的应用。图像融合包括图像配准和彩色图像融合。目前图像处理
1.DirectionalLightHelper（平行光）用于模拟场景中平行光 DirectionalLight 的辅助对象. 其中包含了表示光位置的平面和表示光方向的线段. 构造函数 DirectionalLightHelper( light : DirectionalLight, size : Number, color : Hex ) light-- 被模拟的光源. size – (可选的)
Towards a Practical Face Recognition System: Robust Registration and Illumination by Sparse Representation 2009 CVPR一些概念1.registration 配准：图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角
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2023-12-15 09:24:57
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「前言」：在某些情况下，使用深度学习的voxelmorph或者SYMnet等配准网络并不能取得比传统方法更好的效果，所以在这里想学一下比较好的RLOF（Rubost Local Optical Flow）鲁棒局部光流。这个方法应该是传统光流法中的SOTA了，但是RLOF的知识是…
原创
2021-05-20 21:53:45
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前面两篇衍射光栅帖子我们介绍的是序列模式下的光栅面型的使用本帖我们介绍非序列模式下的光栅仿真大家可以先打开zemax自带的光栅学习一下大家直接在zemax文件夹搜Diffraction Grating.zmx,这是一个序列非序列混合的模式，比较清晰下面的几个例子大家练手就行一、衍射光栅面如图，二极管光源的陈列光线条数设为20，分析光线条数设为200000，光斑半径为2mm（x宽和y宽）、高斯半径为
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2024-06-07 21:03:57
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背景情况详述：就是目前，需要将一台红外相机与一台可见光相机实现配准，以下目前红外相机与可见光相机固定在一个云台上，彼此的相对位置固定；可见光相机与红外相机的设置位置为左右设置；相机之间的视野差异大，视野范围内只有部分重叠；可见光相机与红外相机的焦距差异大，且不可调整；可见光相机与红外相机的变倍差异大 ...
# Python配准技术的应用与实例
## 引言
配准（Registration）是指将不同数据源或不同时间点的数据进行对齐和匹配的过程。在计算机视觉、图像处理、医学影像等领域，配准技术具有广泛的应用。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了多种配准算法和工具库，能够方便地进行图像配准、特征匹配和形状对齐等操作。
本文将介绍Python中常用的配准技术及其应用。首先，我们将概述配准的基
原创
2023-12-10 08:51:03
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# Grafana与Python模拟实时流配置入门指南
## 概述
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python模拟实时数据流，并通过Grafana将数据可视化。我们会逐步完成这个过程，并详细解释每一个步骤。最后，我们将展示如何使用Mermaid语法生成甘特图和饼状图，以帮助你更好地理解整个过程。
## 流程概览
下表展示了实现“Grafana Python模拟实时流配置”的整体流程：
原创
2024-09-08 03:29:17
125阅读
物流配送路径优化问题分析与算法解读（一） 去年五一跳蚤以后，一直在一家公司参与物流配送软件开发的相关工作，负责的工作内容包括物流配送路径优化这一块。关于物流配送这一专业领域，自己以前也是门外汉，对这一领域也没有接触过，更谈不上理解。所以，一直在学习，一直在探索。在这个过程中因为工作需要学习了很多大牛的博客（太多了，记不住，所以大家别指望了，还是踏
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2023-11-27 10:53:02
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常见一些软件配准方法介绍1.ARCGIS软件配准1.1.栅格图像配准1.打开ArcMap，增加Georeferencing工具条。 2. 把需要进行纠正的影像增加到ArcMap中，会发现Georeferencing工具条中的工具被激活。在view/data frame properties的coordinate properties中选择坐标系。如果是大地（投影
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2024-06-14 22:16:19
74阅读
一、简介1 什么是光流光流（optical flow）是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。通常将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。一言以概之：所谓光流就是瞬时速率，在时间间隔很小（比如视频的连续前后两帧之间）时，也等同于目标点的位移。2 光流的物理意义一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，
原创
2021-11-08 10:53:57
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一、简介1 什么是光流光流（optical flow）是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。通常将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。一言以概之：所谓光流就是瞬时速率，在时间间隔很小（比如视频的连续前后两帧之间）时，也等同于目标点的位移。2 光流的物理意义一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，
原创
2021-11-08 13:45:14
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一、简介1 什么是光流光流（optical flow）是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从
原创
2022-04-07 17:47:32
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