文章目录前言步骤1.ENVI：打开Image Registration Workflow2.Image Registration Workflow(1)选择GF2为Base Image File，某季节Sentinel2为Warp，然后Next(2)修改该参数为100(3)人为选择5个左右控制点，然后Next(4)删除离谱点(5)在ENVI输出配准好的Sentinel影像为.tiff最后 前言由
转自原文 ArcEngine影像图配准 影像图配准主要包括以下几个方面 1.打开影像图 2.配准 3.影像图入库/保存 1.打开影像图的代码以前已经写过了。 2.配准 配准 主要使用IGeoReference这个接口来完成工作。 还有使用ActiveView来进行坐标转换，将MapControl中鼠
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2017-12-18 15:09:00
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17/8/17 参照opencv examples修改两处为重点内容 initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, Mat(), getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, 1, imageSize, 0), imageSize, CV_16SC2, map1,
定义： SAR影像配准式干涉测量处理的首要步骤，其核心思想就是计算构成一个干涉对的两幅SAR影像同名点的坐标映射关系，将待配准影像按照映射关系采样为与参考影像相同的像素网格，使两幅影像的同名点对应于地面同一分辨单元。为什么要配准？ 卫星SAR系统采用单天线重复轨道工作模式，卫星一次通过某一地区时只能获取一幅单视复数SAR影像，故同一地区对应的两张影像会有一定的时间间隔，由于卫星轨道偏离将导致影像不
覆盖同一地区的多幅雷达影像，如要进行时间序列分析、动态监测、多时相滤波处理等，需要进行图像间的配准处理。雷达干涉处理时，复数据的配准也是必不可少的一步，SARscape提供配准功能，可以对SAR数据进行配准。雷达数据的配准处理要求数据是倾斜几何，并且各个图像采用相同的接收几何。配准不同于地理编码，地理编码是将每个像素从斜距几何转化为地图投影。SAR数据的配准使用了交叉相干法（Cross-corre
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2023-08-03 15:46:34
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实现批量对ArcGIS影像栅格格式自动配准工具
原创
2021-07-09 09:14:12
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近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况，失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大，而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片，所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了。然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换。很可惜opencv里没有这类似的库，查了下资料，看看有没有现成的手动配准软件，找到了arcgis这款软件可以做手动配准，不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已
opencv系列-图像配准一、简介二、应用场景三、算法分类四、特征点4.1 HarisSIFTSURF五、特征匹配六、全局配准坐标旋转变换公式的推导围绕原点的旋转坐标系（逆时针）的旋转绕某一点进行旋转仿射变换透视变换与仿射变换opencv函数使用什么是光流（optical flow）？光流法基本原理七、 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
Google 下载影像批量自动配准
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2021-07-21 16:15:35
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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。 透视变换实质上是将二维的图片变换到三维的坐标系中之后再变换到另一个二维坐标系，与仿射变换相比透视变换实现的效果要多一些。求解精确矩阵和透视变换可以很容易
Python使用gdal实现影像镶嵌如果要对某个文件夹下的多景影像进行镶嵌，我们需要知道镶嵌后影像的行列数目，以及该影像的六个地理变换参数，（值得特别注意的是，无论是影像的重采样还是镶嵌，都需要特别关注影像的6个地理变换参数），关于这六个地理变换参数，请参考我的另一篇博文： 为获取影像的行列数和6个地理变换参数，我们需要知道镶嵌后影像的左上角坐标，右下角坐标，像元宽度和像元高度，则待镶嵌影像的行列
医疗图像的配准问题研究报告我们在对医疗图像进行分析的过程中，通常会遇到许多的问题，比如图像位置不正确，摆放不整齐，这样对于医疗疾病的判断会有很大的影响，因此我们需要对医疗仪器测量的图片进行校准配齐。1.主要原理 图像对齐或者说图像配准实际上是一种仿射变换，图像是可以旋转的，同时经过对齐技术处理后，可以保证和左边的模版是一样的，这样就将不规则的图像变得规则起来，在这种技术中，要在一个图像中检测到一组
Windows上OpenCV+Python配置Windows上OpenCV+Python配置安装python安装numpy库安装openCVvscode的配置我遇到的报错 Windows上OpenCV+Python配置主要分为三步： 1.安装python 2.安装numpy库 3.安装openCV 4.vscode配置安装python打开安装包，把Add to PATH的勾勾选上，一直下一步就o
一、需要先找到官方标定程序 1.先到OpenCV源码目录下（..\opencv-3.2.0\samples\cpp）找到stereo_calib.cpp（这是利用张正友标定法的程序） 2.在vs中创建项目，然后添加c++源文件，再把上面stereo_calib.cpp文件中的内容拷贝到我们刚添加的文件中，如下图 3.编译一下看看有没有错误（VS+OpenCV配置好的话一般没错误） 4.把官
部分 IVOpenCV 中的图像处理OpenCV-Python 中文教程（搬运）目录 21 OpenCV 中的轮廓21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓等 • 函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同、的颜色或者灰度。轮廓
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2023-07-03 19:03:43
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模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。有时候工业相机运作时，拍摄的图像范围和角度有限（保证拍摄物体的清晰度），就需要移动相机或多个相机拍摄，然后将拍摄到的图片拼接起来组成一幅范围大的我们所需要的图像。这里我们可以借助模板匹配这项技术来实现图像的拼接。这里介绍的模板匹配（matchTemplate）可以应用与拍摄图片稳定的情况下，复杂情况下这个方法并不适用。本文先介
今天在看矩形滤波的时候忽然脑子短路，把一些概念全弄混了，现总结一下，以便下次再混的时候可以参考确认下，自己的理解，有错的地方还请指正。 首先，在Opencv2中基本上都是用的Mat来表示图像了，C++的函数调用中基本上也都是Mat图，从根本上说，一张图像是一个由数值组成的矩阵，矩阵的每一个元素
图像配准是数字图像处理的一种重要应用，用于对齐两幅或多幅相同场景的图片。图像配准需要输入图像与参考图像。输入图像是我们希望变换的图像，参考图像是想要配准输入图像的图像。如：图像配准的主要方法是使用约束点，输入图像产生输出图形的特定变换通常是不知道，所以需要估计变换函数，而估计变换函数问题是建模问题之一。基于双线性近似的简单模型：x = c1v + c2w + c3vw + c4;
y = c5v
一般可分为基于图像灰度统计特性配准算法、基于图像特征配准算法和基于图像理解的配准算法。基于特征的图像配准算法的核心步骤为：特征提取、特征匹配、模型参数估计、图像变换和灰度插值。 下面把论坛中一些人的看法在此总结一下，便于以后参考：
一、说明 医疗图像配准是ITK的一个重要内容，而我们今天想要说的一个程序则相当于是其中的HelloWorld程序。 程序源码位置：InsightToolkit-5.0.1\Examples\RegistrationITKv4\\ImageRegistration1.cxx 二、ITK的配准框架 三、程序的主要思路 程序的主要思路可以用如下的框图来表示： 其中我们需要输入输出
