TPS薄板样条变换属于一种非刚性形变，该形变算法的输入为两张图像中多组相同部位的匹配点对，输出为两张图像的相同部位的坐标映射，比如图A的点(x1,y1)对应图B的点(x1',y1')，图A的点(x2,y2)对应图B的点(x2',y2')，图A的点(x3,y3)对应图B的点(x3',y3')等等。举个简单例子，假设图B相对于图A的位置，相当于把图A从原来的位置整体向右平移一段距离d，那么经过TPS变
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2024-01-29 13:46:50
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TPS薄板样条函数是一种插值算法，用于图像变形（image warping）等，通过少量控制点就可以驱动图像进行变化我在自己的课题中要用到的是基于2D插值，图像配准。两张图像中已知有N个匹配点，应用TPS可以将N个点形变到对应位置，同时给出整个图像的插值。当前已知同名点的坐标对应关系，但是利用全局单应性无法得到有效的一一对应，因此利用TPS将两幅图像上的同名点在配准的时候进一步可能的重合给定基准影
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2023-12-21 22:49:18
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如何测量2个2D形状之间的相似性？TPS插值是一个很好用的辅助工具。
原创
2022-05-30 17:51:28
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一直不太明白TPS是什么东西，今天特地上网查了一下，总结如下：1. TPS是一种插值方法，它寻找一个通过所有的控制点的弯曲最小的光滑曲面；就像一个薄铁板，通过所给定的几个“样条”（比如木条），铁板表面是光滑的。弯曲最小由一个能量函数定义，就是wiki上的那个双重积分。2. 对于3个不共线的控制点，TPS是一个平面，多于三个是一个曲面，少于三个则是未定义的。3. TPS常用来对形状进行 n
模板匹配一般模板匹配多对象的模板匹配 在OpenCV中，模板匹配是一种在图像中寻找指定模板的技术。它可以帮助我们在一幅图像中找到与给定模板最相似的区域。 一般模板匹配cv.matchTemplate()函数用于在图像中执行模板匹配操作。它采用两个参数：原始图像和模板图像，并返回一个匹配结果的矩阵。它的语法如下：result = cv.matchTemplate(image, template,
# Python中薄板样条插值实现教程
作为一名经验丰富的开发者，我将会教会你如何在Python中实现薄板样条插值。薄板样条插值是一种数据插值方法，可以用于平滑曲线拟合等应用。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start-->准备数据;
准备数据-->构建插值函数;
构建插值函数-->插值计算;
插值计算-->绘制结果;
原创
2024-06-24 04:38:36
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前一阵子在搞曲面插值，网上的代码很少，自己就参考B
样条曲面公式写了一个。代码如下：矩阵类： public class MatrixUtil
{
/// <summary>
/// 构造函数 构造方阵
/// </summary>
/// <param name="row"&g
第二章 几何和变换 第2.7 - 2.9节 2.7 变换 一般地说， 变换T是从点到点或从向量到向量的映射： p' = T(p) v' = T(v). 变换可以是任意的，但我们只考虑满足下面条件的变换： 1. 线性： 如果T是任意一个线性变换， s是任意纯量，那么 T(sv) = sT(v)
数值分析课程设计报告书-三次样条插值的三弯矩法 数值分析课程设计报告书院系名称 ：学生姓名 ：专业名称 ：班 级 ：时间 ：实验一 三次样条插值的三弯矩法一、实验目的已知数据 , , 及边界条件 ,求 的ix()iyf0,nLnjxyj L10),(2)(xf三次样条插值函数 .要求输出用追赶法解出的弯矩向量 及S []nM的值.画出 的图形,图形中描出插值点(),0,,12kiStmkL
1 .TPS是针对整个系统而言的，其值取决于整体系统中最低的；QPS用于单个接口2. TPS 即Transactions Per Second的缩写，每秒处理的事务数目。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服 务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的 事务个数，最终利
## 用Python进行气象参数tps插值
在气象学中，我们经常需要对气象参数进行插值处理，以便更好地理解和分析气象数据。而在Python中，我们可以利用样条函数进行插值操作，其中最常用的一种方法是tps插值（Thin Plate Spline Interpolation）。
### TPS插值原理
TPS插值是一种基于薄板样条函数的插值方法，它通过拟合一个连续的非线性函数来实现数据点之间的
原创
2024-07-09 05:29:34
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为了满足对函数光滑性的需要，我们可以使用一种有弹性的长条（称之为样条），强迫它弯曲通过样本点。import numpy as np
import matplotlib.pylab as pl
from scipy import interpolate
x = np.linspace(0, 10, 11)
y = np.sin(x)
pl.figure(figsize=(12, 9))
pl.p
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2023-06-20 13:46:44
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本人的自动驾驶小车，需要始终获得较为准确的位置信息。采用了一款国外的室内GPS设备来进行定位，官方给出的设备误差在±2cm ，使用过程中设备误差确实比较小。但是在信号正常的情况下，总是时不时的会出现短暂性的“飞点”，这些“飞点”对我的车影响很大，因为车上没有其他定位传感器，无法进行数据融合，考虑使用简单算法实现数据滤波的功能。仔细研究了常见的十大滤波算法（滑动均值滤波，限幅滤波之类的），并不能满足
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2023-12-05 20:43:21
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文章目录说明B样条曲线代码 说明B样条曲线前面讲解了Bézier曲线，这个曲线有很多用处，但是也有不少缺点：一旦确定了特征多边形的顶点数(n+1个)，也就决定了曲线的阶次(n次)Bézier曲线或曲面的拼接比较复杂Bezier曲线或曲面不能作局部修改，移动一个控制顶点，整个曲线都会变化（因为每个Bernstein多项式在整个[0,1]区间上都有支撑（函数值不为0），并且曲线是这些函数的混合，所以
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2024-06-09 19:41:36
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数值插入在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。 一维插值一.插值函数经过样本点，拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值方法有拉格朗日插值法、分段插值法、样条插值法: 1.拉格朗日插值多项式:当节点数n较大时，拉格朗日插值多项式次数较高，可能收敛
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2023-10-10 19:29:43
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我有一堆坐标，它们是2D平面上固定的均匀三次B样条曲线的控制点。 我想使用Cairo调用绘制此曲线(在Python中，使用Cairo的Python绑定)，但是据我所知，Cairo仅支持Bézier曲线。 我也知道可以使用贝塞尔曲线来绘制两个控制点之间的B样条曲线的分段，但是我在任何地方都找不到确切的公式。 给定控制点的坐标，如何导出相应的贝塞尔曲线的控制点？ 有什么有效的算法吗？好的，所以我使用G
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2024-04-22 23:01:20
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B样条曲线 样条曲线，是B-样条基函数的线性组合，是贝塞尔曲线的一般化。 给定n+1个控制点，P0,P1, …, Pn以及一个节点向量U = { u0,u1, …, um }, p 次B-样条曲线由这些控制点和节点向量U 定义，设Ni,p(u)是第i个 p次B-样条基函数，则p 次B-样条曲线的公式为 设P0、P02、P2是一条抛物线上顺序三个不同的点。过P0和P2点的两切线交于P1点，在P02点
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2024-09-01 22:18:58
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平滑样条法样条平滑是一种关于一般类的强大而灵活的建模技术，应用包括多项式，周期，球面，薄板，L-和部分样条，以及更高级模型的概述，包括平滑样条线ANOVA，扩展和广义平滑样条ANOVA，矢量样条，非参数非线性回归，半参数回归和半参数混合效应模型。 平滑样条法样条 样条样条是一种分段的低阶多项式逼近函数，可应用于具有不同非线性度或者存在多个极值点的函数。它包含两类：多项式样条和光滑样条。多项式样条可
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2023-09-17 11:09:33
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参考大牛的文章自己实现一下B样条插值曲线。 实现功能如下：给定一些散点，绘制一条曲线经过这些点。可以添加散点。可以移动散点。可以删除最后一个点。参考文献：http://www.whudj.cn/?p=623 插值原理http://www.whudj.cn/?p=465 B样条定义http://www.whudj.cn/?p=647 层数估算https://zhuanlan.zhihu.com/p/
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2023-12-11 21:10:15
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# 使用Python实现平滑样条
平滑样条是一种用于曲线拟合的方法，它能够通过一系列控制点（节点）来生成平滑曲线。在Python中，利用 `scipy` 和 `numpy` 等库可以很方便地实现平滑样条。接下来，我将通过一个简单的流程和代码示例来教会你如何实现这一目标。
## 流程步骤
以下是使用Python实现平滑样条的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-25 07:08:58
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