（一）圖像特征匹配--SIFT 1.1 SIFT背景簡介 SIFT算法是David Lowe在1999年提出的局部特征描述子，並在2004年深入發展和完善。 SIFT算法是在尺度空間進行特征檢測並確定關鍵點的位置和關鍵點所在的尺度。 該關鍵點 ...

圖像配准需是指對不同條件下得到的兩幅或多幅圖像進行匹配、疊加的過程。最簡單的做法就是求得原圖像到目標圖像之間的透視變換矩陣，將原圖像按照矩陣進行變換，就可以得到和目標圖像相似的效果。透視變換是將成像投影到一個新的視平面，也稱作投影映射。 透視變換實質上是將二維的圖片變換到三維的坐標系中 ...

1.SIFT特征點和特征描述提取（注意opencv版本） 高斯金字塔：O組L層不同尺度的圖像（每一組中各層尺寸相同，高斯函數的參數不同，不同組尺寸遞減2倍） 特征點定位：極值點 特征點描述：根據不同bin下的方向給定一個主方向，對每個關鍵點，采用4*4*8共128維向量的描述子進項關鍵點表征 ...

轉載於： https://www.sicara.ai/blog/2019-07-16-image-registration-deep-learning 圖像配准 是 的基本步驟 計算機視覺 。 本文介紹 OpenCV 的基於 功能的方法 了 之前 深度學習 。 什么是圖像注冊 ...

image rectification 圖像校正 在配准時，先找到特征點，找到特征點后剔除偽匹配點。 然后針對兩幅圖像做幾何矯正(一般通過估計出來的仿射矩陣完成)。這部完成后，圖像可以匹配了，但是兩幅圖像的拍攝條件和光照不一致。 找到合適的權重將兩幅圖像融合這個問題就比較難了。 顯然 ...

編譯安裝OpenCV絕對是一件讓人發狂的事情，CMake繁多的選項，國內蛋疼的網速，實在讓人無力吐槽，然而為了使用contrib包，我不得不重新編譯他。 OpenCV的編譯 其實OpenCV編譯並不是很難，但是國內蛋疼的網速實在令人無法忍受，首先簡述一下編譯過OpenCV的過程 我的編譯環境 ...

opencv3.3 sample是個學習opencv的最佳方法，運行示例查看運行結果方法如下 1.打開D:\opencv3.3\samples\cpp\example_cmake 2.將需要運行的示例cpp文件copy至此，如：videocapture_basic.cpp 3.創建目錄 ...

今天在網上看到一篇2017年的論文，是關於圖像配准的，偏醫學圖像，主要是講針對於3D耳蝸醫學圖像的自動配准的問題，因為現存的技術都是醫生使用手動成像進行圖像配准和分割，非常耗時，而且耳蝸的體積非常小，結構復雜，這對於多模態耳蝸圖像的自動配准來說是一個巨大的挑戰。這篇論文提出了一種 ...