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
转载
2024-01-08 14:28:14
302阅读
# OpenCV 图像配准实现指南
图像配准是计算机视觉和图像处理中的一个重要任务,常用于图像合成、医学图像分析等领域。本文将为您详细介绍如何在 Python 中使用 OpenCV 进行图像配准。
## 整体流程
在开始之前,我们可以将整个图像配准的流程整理成一个表格,列出主要步骤和相应操作。
| 步骤 | 操作说明 |
注:为便于学习,本文部分内容总结于中科大硕士论文,论文名称:基于SIFT图像配准算法的研究 1.配准概述 图像配准是一种寻找同一场景的两幅或多幅图像之间的空间变换关系、并对其中的一幅或多幅图像进行变换的过程。图像配准是所有图像分析任务中最为关键和基础的步骤,是图像拼接、图像重建、目标识别等应用的前提。对于常用的基于特征的
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
转载
2023-11-27 00:13:53
662阅读
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
转载
2024-03-25 21:10:28
209阅读
在计算机视觉领域,图像配准是一项关键技术,它旨在将多幅图像对齐到同一坐标系下,一般应用于图像拼接、医学图像处理和目标跟踪等场景。本文将探讨如何使用Python和OpenCV实现图像配准,围绕备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警及扩展阅读等多个方面进行详尽说明。
### 备份策略
在进行图像配准之前,为确保程序的可靠性和数据的完整性,必要的备份策略不可或缺。以下是一个典型的备份流程
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:
转载
2024-07-31 22:47:48
81阅读
一、SAD算法1.算法原理 SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想:差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配,将每个像素对应数值之差的绝对值求和,据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确,通常用于多级处理的初步筛选。2.基本流程输入:两幅图像,一幅Left-Image,一幅Righ
在这篇文章中,我将对图像配准进行一个简单概述,展示一个最小的 OpenCV 实现,并展示一个可以使配准过程更加高效的简单技巧。什么是图像配准图像配准被定义为将不同成像设备或传感器在不同时间和角度拍摄的两幅或多幅图像,或来自同一场景的两幅或多幅图像叠加起来,以几何方式对齐图像以进行分析的过程(Zitová 和 Flusser,2003 年)。百度百科给出的解释图像配准:图像配准(Image regi
转载
2024-03-05 17:49:25
38阅读
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
转载
2023-11-17 12:50:35
126阅读
图像匹配的目的是寻找特征类似的图片,配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。图像配准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。两幅图像配准后,就可以叠加,称为简单的图像融合。
转载
2023-07-04 17:47:36
424阅读
目录系列前言API函数详解参数列表缩放方式其一缩放方式其二两种方式的优先级关于插值方式扩展 —— 相关函数 系列前言这个系列是我第一个想要更下去的系列。每篇会全面介绍一个 OpenCV 函数,会给出 API 和示例。示例主要是用 Python 去写,但是 OpenCV 的原生语言是 C++,所以想翻译过去其实很简单。介绍过程中如果有相关的 CV 知识也会一并写入,还是那句话,争取做到说人话,让小
转载
2023-10-01 10:43:52
132阅读
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、
转载
2024-06-06 11:11:33
74阅读
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
转载
2024-02-24 02:17:49
221阅读
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
转载
2024-04-07 12:12:03
137阅读
匹配,是寻找与一幅图相似的图像(不对寻找到的图像做矫正)。配准,是寻找相似图像但是变形后的图像(需要做一些旋转之类的校正变换)。融合,是多幅图像连接成一幅大图,视频集成中用的比较多。 图像配准图像配准所属现代词,指的是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。图像配准就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同
转载
2024-01-18 23:50:49
56阅读
本文是关于医学图像配准软件 ANTs(Advanced Normalization Tools)的安装和使用说明。ANTsANTs 是 Advanced Normalization Tools 的缩写,是基于 C 语言的一个医学图像处理的软件,速度比较快。ANTs 支持 2D 和 3D 的图片,包括以下格式的文件: • Nifti (.nii, .nii.gz) • Analyze (.hdr +
转载
2024-09-27 15:30:36
392阅读
一、前言图像配准是一种图像处理技术,用于将多个场景对齐到单个集成图像中。在这篇文章中,我将讨论如何在可见光及其相应的热图像上应用图像配准。在继续该过程之前,让我们看看什么是热图像及其属性。二、热红外数据介绍热图像本质上通常是灰度图像:黑色物体是冷的,白色物体是热的,灰色的深度表示两者之间的差异。 然而,一些热像仪会为图像添加颜色,以帮助用户识别不同温度下的物体。 图1 左图为可见光;有图
转载
2023-10-24 08:35:47
406阅读
Image registration 是指同一目标的两幅或者两幅以上的图像在空间位置的对准。图像配准技术的过程,称为图像匹配或者图像相关(image matching or image correlation)。 半自动配准:人机交互方式提取特征(如角点),然后利用计算机对图像进行特征匹配、变换和重采样。 自动配准:计算机自己完成。基于灰度或者是基于特征。 基于灰度:精度高,缺点是对图像灰度
转载
2023-11-27 09:29:39
281阅读
本文为印度Rourkela国立技术研究所(作者:Sangeeta Sahu)的硕士论文,共58页。图像配准是许多实时图像处理应用中的首要步骤。图像配准是将两幅或两幅以上的图像合并到一个坐标系中进行后续分析,有时也被称为图像对齐。它广泛应用于遥感、医学成像、多传感器融合目标识别、利用卫星图像监测某一特定土地的利用情况、从不同医学模式获得的图像对准等疾病诊断,这是图像融合和图像拼接领域的重要一步。本文
转载
2023-11-08 21:53:26
182阅读