常见一些软件方法介绍1.ARCGIS软件1.1.栅格图像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
转载 2024-06-14 22:16:19
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前言早在20世纪40年代数字革命开始之前,图像就已经成为一个具有重要现实意义的过程。这技术首次应用于彩印,即将几种单色图案叠加在一起形成多色图案。为了生成最终所需的多色印刷品,各个层相对于另一个层的对齐必须是精确的。若个别层发生错位,称为失配。因此,为了确保准确的,人们开发了检测和校正任何偏差的流程。随着数字革命开启了现代医学成像时代,图像已经成为医疗成像研究中不可或缺的工具。虽然MR
1. 磁共振现象含单数质子的原子核,例如人体内广泛存在的氢原子核,其质子有自旋运动,带正电,产生磁矩,有如一个小磁体(图1-1)。小磁体自旋轴的排列无一定规律。 图1-1 质子带正电荷,它们像地球一样在不停地绕轴旋转,并有自己的磁场  但如在均匀的强磁场中,则小磁体的自旋轴将按磁场磁力线的方向重新排列(图1-2)。 图1-2 正常情况下,质子处于杂乱无章的排列状态。当把它们放
二、MPI与mpi4pyMPI是Message Passing Interface的简称,也就是消息传递。消息传递指的是并行执行的各个进程具有自己独立的堆栈和代码段,作为互不相关的多个程序独立执行,进程之间的信息交互完全通过显示地调用通信函数来完成。Mpi4py是构建在mpi之上的python,使得python的数据结构可以在进程(或者多个cpu)之间进行传递。2.1、MPI的工作方式很简单,就
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
成像方法2D重建反投影重建傅里叶重建运用中心截面定理,一个三维物体的二维投影的傅里叶变换精确地等于物体的傅里叶变换的中心截面 上述定理换成二维同理 重建步骤 1、取得投影 2、进行傅里叶变换得到 3、k空间内插 4、进行傅里叶反变换得到自旋密度像两个重建技术的比较1、用门控梯度比旋转梯度更方便(傅里叶门控梯度,等间隔采样) 2、投影重建技术,k空间投影点密度分布不均匀,则误差分布不均匀(图像粗糙,
Towards a Practical Face Recognition System: Robust Registration and Illumination by Sparse Representation 2009 CVPR一些概念1.registration :图像(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
# 点云Python的应用 点云(Point Cloud Registration)是计算机视觉和机器人领域中的一项重要技术,主要用于处理从不同视角获取的三维点云数据,以实现它们的对齐和融合。通过,我们能够将多个视角的信息整合,从而形成更完整和准确的三维模型。在这篇文章中,我们将探讨一些常用的Python以及代码示例,并通过状态图和旅行图来帮助理解点云的过程。 ## 点云
原创 11月前
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# Python技术的应用与实例 ## 引言 (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,技术具有广泛的应用。Python作为一种功能强大的编程语言,提供了多种算法和工具,能够方便地进行图像、特征匹配和形状对齐等操作。 本文将介绍Python中常用的技术及其应用。首先,我们将概述的基
原创 2023-12-10 08:51:03
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文章目录条件代码实例 条件任何一个满足狄利克雷条件的函数都可以通过傅里叶基数展开。 numpy和scipy中都有fft变换,且效果都是一样的。代码import numpy as np from scipy.fftpack import fft,ifft import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pylab import mpl mpl.r
转载 2023-09-03 10:17:33
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参考博客 目录参考博客我终于成功了!!!!我的环境一、一些需要下载的文件二、安装PCL与环境变量的配置安装PCL:添加环境变量三、安装模块四、测试 我终于成功了!!!!因为要利用pcl处理一些点云,在经历无数次失败后,终于配置好了pcl。希望和我一样配置pcl环境的人能少走一些弯路,打算写一篇博客记录下来我的过程,这也是我的第一篇博客,若有不正确或不严谨的地方,希望大家多多指正!我的环境ana
geopandas 常用方法# 读入文件,寻找地理位置坐标集 import geopandas as gpd fp = "./data/TM_WORLD_BORDERS-0.3.shp" # 地理坐标文件地址 data = gpd.read_file(fp) # 读取文件 # data.plot() # 根据地理坐标绘制地图 # data.loc[(data['name']=='Italy') |
图像匹配的目的是寻找特征类似的图片,准是得到两幅图像类似的特征点。图像匹配是在大图像中寻找与小图像(模板)相似的区域。图像是将两幅尺寸相当的图像映射到同一个坐标系中,使它们的特征对应。其中一幅图像的坐标不变,称为固定图像,另一幅图像要平移、旋转、缩放,称为浮动图像。两幅图像后,就可以叠加,称为简单的图像融合。
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、
opencv系列-图像一、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 前言: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
背景两个点云要注册在一块,一般分两个步骤:先做一个大致的对齐,也就是所谓的初始注册,一般可以通过一些可靠的点对来计算得到(如图3所示);然后在初始注册的基础上进行精细注册,提升注册的精度(如图4所示)。精细注册的方法,一般采用ICP算法,也就是最近点迭代的方法。ICP算法总览下面先总的介绍一下ICP算法,之后再详细介绍里面的一些重要步骤。算法输入是两片有部分重叠的点云a和b,并且已经初始注册好了,
1.Class pcl::registration::CorrespondenceEstimation< PointSource, PointTarget, Scalar >类CorrespondenceEstimation是确定目标和查询点集(或特征)之间的对应关系的基类,输入为目标和源点云,输出为点对,即输出两组点云之间对应点集合。#include <pcl/registra
# 波段Python实用指南 在遥感图像处理和计算机视觉领域,波段准是一个至关重要的步骤。为了对同一场景的不同波段图像进行有效的分析和比较,需要将这些图像对齐。波段的目的是确保同一物体在不同图像中的对应像素准确匹配。本文将详细介绍波段的基本概念,并通过Python代码示例引导你实现这一过程。 ## 波段的基本概念 波段通常应用于多光谱图像、超光谱图像以及多时相图像等。
原创 2024-09-04 06:35:41
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Windows下安装python-pcl - 知乎 (zhihu.com)起步:Win10平台python-pcl环境搭建(内含从源码编译) (sigmameow.com)版本的对应参考:(39条消息) 点云处理工具——python-pcl安装教程_薛定猫的博客-CSDN博客_python-pcl 以下内容来自:起步:Win10平台python-pcl环境搭建(内含从源码编译) (sig
泛型前言一、super 4pcs1.1 简介1.2原理1.3 开源介绍 前言最近看了下几种的算法啊,发现会有一些共性,即不管是使用哪种方法,最终大多是关注于如何计算对应点的问题上来,icp及其变种是这样,super 4pcs也是如此。为了减少博客的数,就在这里统一称作为泛型,后续会追加一些同模式的原理。一、super 4pcs1.1 简介Super 4pcs是4pcs的升级版,
转载 2024-09-08 10:25:28
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