文章转载自:微信公众号「机器学习炼丹术」 作者:炼丹兄(已授权) 作者联系方式:微信cyx645016617(欢迎交流共同进步) 本次的内容主要讲解NCCNormalized cross-correlation 归一化互相关. 两张图片是否是同一个内容,现在深度学习的方案自然是用神经网络,比方说:孪生网络的架构做人面识别等等: 在传统的非参数方法中,常见的也有相关系数等.我在上一片文章voxelmorph的模型的学习中发现,在医学图像配准任务(不限于医学),衡量两个图片相似的度量有一种叫做NCC

归一化相关性,normalization cross-correlation,因此简称NCC,下文中笔者将用NCC来代替这冗长的名称. NCC,顾名思义,就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度,注意这里比较的是原始像素.通过在待匹配像素位置p(px,py)构建3*3邻域匹配窗口,与目标像素位置p'(px+d,py)同样构建邻域匹配窗口的方式建立目标函数来对匹配窗口进行度量相关性,注意这里构建相关窗口的前提是两帧图像之间已经校正到水平位置,即光心处于同一水平线上,此时极线是水平的,否则匹配过程只能

摘要:图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰. 本文分享自华为云社区<图像超分实验:SRCNN/FSRCNN>,作者:zstar. 图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰.本文对BSDS500数据集进行超分实验. 1.实验目标 输入大小为h×w的图像X,输出为一个sh×sw的图像 Y,s为放大倍数. 2.数据集简介 本次实验采用的是 BSDS500 数据集,其中训练集包含 200 张图像,验证集包含 100 张图像,测试集包含 200 张图像. 数据集来源:https://down

matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化一.为什么归一化1.   基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响.也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的. 因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方向. 我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰.2.matlab里图像数据有时候必须是浮

http://www.cnblogs.com/Lemon-Li/p/3504717.html 图像配准算法一般可分为: 一.基于图像灰度统计特性配准算法:二.基于图像特征配准算法:三.基于图像理解的配准算法. 其中,算法类型二最普遍,基于特征的图像配准算法的核心步骤为:1.特征提取.2.特征匹配.3.模型参数估计.4.图像变换和灰度插值(重采样). 图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型.配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式. 1)空间变换模型,是指的这两幅要配

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的$3 \times 3$矩阵H表示,$X' = HX$,射影变换也叫做单应(Homography).计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中. 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像. 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单应矩阵,其声明如下 Mat findHomography(InputArray sr

直接贴上源码 来源:http://www.myexception.cn/image/1498389.html 实验效果 Left.jpg right.jpg ImageMatch.jpg #include <iostream> #include <iomanip> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "

问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域. 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题. 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在原图像的重叠区域. 将两幅图像都理解为多边形,则其重叠区域的计算,相当于求多边形的交集. 通过多边形求交,获取重叠区域的点集,然后利用单应矩阵还原在原始图像的点集信息,从而标识出重叠区域. 算法步骤: 1.图像

1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2)  # 对两个图像关键点进行连线操作 参数说明:imageA和imageB表示图片,kpsA和kpsB表示关键点, matches表示进过cv2.BFMatcher获得的匹配的索引值,也有距离, flags表示有几个图像 书籍的SIFT特征点连接: 第一步:使用sift.detectAndComputer找出关键点和sift特征向量 第二步:构建BF

实现两幅图像线性(不同系数下)的融合涉及到Opencv中两个关键的方法,addWeighted()和createTrackbar() addWeighted方法: 函数原型: void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);</span> 这个函数实现对输入的两幅图像进行线性系数的加权和. 第一个参数

什么图像归一化 通俗地讲就是将矩阵的值通过某种方式变到某一个区间内 图像归一化的作用 目前能理解的就是归一化到某个区间便于处理,希望高人可以指点 opencv文档中的介绍 C++: void normalize(InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha=1, double beta=0, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1, InputArray mask=noArray() ) C++: void 

5.下图(a)是一幅两个灰度图像合成的图像,已知其中一幅图像如图(b)所示,试把另一幅图像提取出来,并显示. 运用减法做 %加载入要处理的图片 A=imread('a.png'); %将I变为[0,1]的值 B=imread('b.png'); subplot(221); imshow(A); title('原图'); subplot(222); imshow(B); title('其中一幅图片'); subplot(223); imshow(A-B); title('处理后图像'); 处理结果

OpenCV的IplImag和 FlyCapture2 的 Image是两种常见的图片格式,在实际的应用中,我们通常要混合使用OpenCV和FlyCapture2这两个SDK,所以这两种图片格式之间的相互转换就是经常需要做的. 首先分别来看看两种图片类的定义: IplImage: typedef struct _IplImage { int nSize; /* sizeof(IplImage) */ int ID; /* version (=0)*/ int nChannels; /* Most

/** * @file main-opencv.cpp * @date July 2014 * @brief An exemplative main file for the use of ViBe and OpenCV */ //#include <opencv2\core\core.hpp> #include "vibe-background-sequential.h" using namespace cv; using namespace std; ; // 舍去面积

Mat img1 = imread("1.png"); Mat img2 = imread("2.png"); int height = img1.rows; int width1 = img1.cols; int width2 = img2.cols; // 将高图像等比缩放与低图像高度一致 if (img1.rows > img2.rows) { height = img2.rows; width1 = img1.cols * ((float)img2.r

参考教程 依赖opencv扩展库,使用sifi匹配 保存配准信息 "./config/calibratedPara.yaml" #include <iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/xfeatures2d

Selector.shape详解(一) Selector的结构描述: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <selector xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" > <item android:color="hex_color" android:state_pressed=&

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> using namespace cv; int main( int argc, char** argv ) { double alpha = 0.5; double beta; double input; Mat src1, src2, dst; /// Ask the user enter alpha std::cout<<" Sim

归一化交叉相关Normalization cross correlation (NCC) 相关系数,图像匹配 NCC正如其名字,是用来描述两个目标的相关程度的,也就是说可以用来刻画目标间的相似性.一般NCC也会被用来进行图像匹配,即在一个图像中搜索与一小块已知区域的NCC最高的区域作为对应匹配,然后对准整幅图像. 假设两幅图像,那么其NCC可如下计算: 其中表示点乘运算. 比如下面两幅图像,我们想对齐 part1.jpg part2.jpg 首先在一幅图像中选取两个图像都有的区域作为temple

在图像处理领域,有一个非常重要的名词ROI. 什么是ROI? 它的英文全称是Region Of Interest,对应的中文解释就是感兴趣区域. 感兴趣区域,就是我们从图像中选择一个图像区域,这个区域就是图像分析所关注的焦点.我们圈定这个区域,那么我们要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了,这样以便进行进一步处理,可以大大减小处理时间. 定义ROI区域有两种方法: 第一种,指定矩形的坐标,并且规定好他的长宽. Mat img = imread("1.jpg"); Mat roi =