（一）图像特征匹配--SIFT 1.1 SIFT背景简介 SIFT算法是David Lowe在1999年提出的局部特征描述子，并在2004年深入发展和完善。 SIFT算法是在尺度空间进行特征检测并确定关键点的位置和关键点所在的尺度。 该关键点 ...

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 ...

1.SIFT特征点和特征描述提取（注意opencv版本） 高斯金字塔：O组L层不同尺度的图像（每一组中各层尺寸相同，高斯函数的参数不同，不同组尺寸递减2倍） 特征点定位：极值点 特征点描述：根据不同bin下的方向给定一个主方向，对每个关键点，采用4*4*8共128维向量的描述子进项关键点表征 ...

转载于： https://www.sicara.ai/blog/2019-07-16-image-registration-deep-learning 图像配准 是 的基本步骤 计算机视觉 。 本文介绍 OpenCV 的基于 功能的方法 了 之前 深度学习 。 什么是图像注册 ...

image rectification 图像校正 在配准时，先找到特征点，找到特征点后剔除伪匹配点。 然后针对两幅图像做几何矫正(一般通过估计出来的仿射矩阵完成)。这部完成后，图像可以匹配了，但是两幅图像的拍摄条件和光照不一致。 找到合适的权重将两幅图像融合这个问题就比较难了。 显然 ...

编译安装OpenCV绝对是一件让人发狂的事情，CMake繁多的选项，国内蛋疼的网速，实在让人无力吐槽，然而为了使用contrib包，我不得不重新编译他。 OpenCV的编译 其实OpenCV编译并不是很难，但是国内蛋疼的网速实在令人无法忍受，首先简述一下编译过OpenCV的过程 我的编译环境 ...

opencv3.3 sample是个学习opencv的最佳方法，运行示例查看运行结果方法如下 1.打开D:\opencv3.3\samples\cpp\example_cmake 2.将需要运行的示例cpp文件copy至此，如：videocapture_basic.cpp 3.创建目录 ...

今天在网上看到一篇2017年的论文，是关于图像配准的，偏医学图像，主要是讲针对于3D耳蜗医学图像的自动配准的问题，因为现存的技术都是医生使用手动成像进行图像配准和分割，非常耗时，而且耳蜗的体积非常小，结构复杂，这对于多模态耳蜗图像的自动配准来说是一个巨大的挑战。这篇论文提出了一种 ...