所以我很快修改了代码来做无监督的2D仿射配准。这个想法是空间变压器网络的一个简单推论。...，计算使移动图像弯曲和对齐到静态图像所需的仿射变换参数。...在二维配准的情况下，这些参数有6个，控制旋转、缩放、平移和剪切。 ? 训练卷积神经网络输出两幅输入图像之间的仿射变换参数T，空间变压器网络利用这些参数对运动图像进行变换。...空间变压器block取仿射参数和运动图像，执行两项任务： 计算采样网格 使用采样网格重新采样移动图像 在规则网格上应用仿射变换得到新的采样网格，即运动图像的采样点集。...但与AIRnet不同的是，它是在监督的方式下训练的，并且需要ground-truth仿射变换参数，这是在无监督的方式下训练的，就像VoxelMorph。 3D的结果 ? ? —END—
什么是图像配准 图像配准就是找到一幅图像像素到另一幅图像像素间的空间映射关系。这些图像可以是不同时间（多时间配准），不同传感器在不同地方拍摄（多模式配准）。...简单的说，我们选择两个图像中的感兴趣点，将参考图像（reference image）与感测图像（sensed image）中的等价感兴趣点进行关联，然后变换感测图像使两个图像对齐。 ?...图像关键点 更过关于特征提取和描述的文档 特征匹配 一旦在一对图像中识别出关键点，我们就需要将两个图像中对应的关键点进行关联或“匹配”。其中一种方法是BFMatcher.knnMatch()。...该方法对前列腺MRI图像的患者间的配准进行实验，在2-D和3-D中表现出了较好的结果。 复杂的转换 在当前图像配准研究中占较大比例的是医学影像。...它使用CNN来预测控制点网格，该控制点用于生成位移矢量场，然后根据参考图像变换感测图像。 ? 来自MNIST两个输入图像的DIRNet示意图 Quicksilver配准解决了类似的问题。
本文主要借鉴Madcola发布在简书上的文章，转载请联系原作者，禁止二次转载。 重映射 重映射就是把一幅图像中某个位置的像素放置到另一个图片中指定位置的过程。 用一个数学公式来表示就是： ?...其中的 f 就是映射方式，也就说，像素点在另一个图像中的位置是由 f 来计算的。 在OpenCV中，用的是remap函数实现重映射。...现在有两幅图像（如下图），图像二是图像一经过放射变化得来的。那问题来了，我们怎么从这两个图像信息里挖掘出两图之间的映射关系？ ?...很简单，只要在图像一种拿出三个点（1,2,3），图像二也拿出对应的三个点（1,2,3），就可以求出两图间的映射关系！...两种仿射变换的效果如下。
综上所述, 我们能够用仿射变换来表示: 旋转 (线性变换) 平移 (向量加) 缩放操作 (线性变换) 你现在可以知道, 事实上, 仿射变换代表的是两幅图之间的 关系 ...., 比如需要用来储存中间和目标图像的Mat和两个需要用来定义仿射变换的二维点数组....他们的位置大概就是在上面图例中的点的位置 (原理部分). 你会注意到由三点定义的三角形的大小和方向改变了...., warp_dst.size() ); 函数有以下参数: src: 输入源图像 warp_dst: 输出图像 warp_mat: 仿射变换矩阵 warp_dst.size(): 输出图像的尺寸...旋转: 想要旋转一幅图像, 你需要两个参数: 旋转图像所要围绕的中心 旋转的角度.
（5）图像配准：作为图像融合的一个预处理步骤，图像配准是对两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像，使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来，从而达到信息融合的目的。...（6）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。...图像配准是寻找在不同时间点、不同的视角下或由不同传感器拍摄的关于同一场景的两幅图像或多幅图像之间的空间变换关系，并对其中的一幅或多幅进行匹配和叠加的过程。...，并选用最优的搜索策略；应用相似性测度在搜索空间中按照优化准则进行搜索，寻找最大相关点，从而求解出变换模型中的未知参数；将待配准图像按照变换模型逐像素一一对应到参考图像中，实现图像间的匹配。...具体地说，对于一组图像数据集中的两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像，使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来，从而达到信息融合的目的。
图像配准的原理及概念 假设给定两幅图像和,其中是两幅图像空间和中的某一点。图像配准算法的目标是找到一种变换,使得变换某一图后两幅图像的相似程度：达到最大。...在待配准的图像中，以一幅图像作为参考图像，其它图像则称为目标图像。图像配准需要将目标图像进行空间几何变换使得与参考图像对齐。...基于区域灰度强度的配准方法是通过模板在拼接图像中寻找与参考图像相似度最高的模版，从而找到最佳的配准位置；基于特征的配准方法则是通过匹配几幅图像中相似度最高的特征点，来找到最好的配准效果，其中特征点有：角点...矩阵M里面未知数的不同形式对应于不同的几何变换。 刚性变换 该变换代表相机模型平移和绕光轴旋转运动，对应的物体形状大小不变。 仿射变换 仿射变换的特点是：变换是线性的，经过仿射变换的直线仍然是直线。...仿射变换后的平行线依然是平行线，仿射变换有6个自由度 透视变换 透视变换是最一般的变换形式，前面提到的几种变换：刚性变换、仿射变换等都是透视变换的特殊形式，透视变换具有8个自由度 上面介绍的几种变换是图像拼接中经常用到的模型
每个对应的delanauy三角形做仿射变换 人脸融合 2 查找脸部关键点 脸部关键点可以通过dlib库获取： pip install dlib 如果安装失败，可以尝试一下将Python版本降到3.6。...为了适配不同大小的脸型，我们将人脸区域划分为多个delanauy三角形，每个三角形区域单独做仿射变换。...首先获取人脸关键点凸包，即得到处于外围的关键点，直接调用opencv函数cv2.convexHull即可。得到如下所示： [凸包区域] 对凸包点计算delanauy三角形，每个三角形区域单独仿射变换。...src: 输入图像 src_tri: 输入图像中的三个点 dst_tri: 输入图像三个点对应输出图像中三个点 size: 输出图像大小 return: 返回输入图像按照两个三角形对应点的仿射变换得到的图像...如果您觉得本文有帮助，辛苦您点个不需花钱的赞，您的举手之劳将对我提供了无限的写作动力！ 也欢迎关注我的公众号：Python学习实战， 第一时间获取最新文章。 [关注【Python学习实战】]
，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。...可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等，如下图： ?...参考： http://wenku.baidu.com/view/826a796027d3240c8447ef20.html 其中第三个的仿射变换就是我们这节要讨论的。...c和d的区别可以看下图： ? 仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现，包括：平移（Translation）、缩放（Scale）、翻转（Flip）、旋转（Rotation）和剪切（Shear）。...具体到二维的仿射变换的计算如下： ? 几种典型的仿射变换如下： 平移变换 Translation 将每一点移动到(x+tx, y+ty)，变换矩阵为： ?
显示一个彩色RGB立方体 subimage 在单个图形中显示多幅图像 truesize 调整图像的显示尺寸 warp 将图像显示为纹理映射的表面 图像文件输入/输出 Dicominfo 从一条DICOM...图像求补 Imdivide 两幅图像相除，或用常数除图像 Imlincomb 计算图像的线性组合 Immultiply 两幅图像相乘或用常数乘图像 Imsubtract 两幅图像相减，或从图像中减去常数...Connectpoly（DIPUM） 连接多边形的顶点 Diameter（DIPUM） 测量图像区域的直径 Edge（DIPUM） 在一幅亮度图像中寻找边缘 Fchcode（DIPUM） 计算边界的freeman...（DIPUM） 两个串间的相似性度量 X2majoraxis（DIPUM） 以区域的主轴排列坐标x 图像压缩 Compare（DIPUM） 计算和显示两个矩阵间的误差 Entropy（DIPUM） 计算矩阵的熵的一阶估计...） 使用JPEG2000近似压缩一幅图像 Imratio（DIPUM） 计算两幅图像或变量中的比特率 Jpeg2im（DIPUM） 解码IM2JPEG压缩的图像 Jpeg2k2im（DIPUM） 解码IM2JPEG2K
训练中，解码器使用姿态预测来预测每个已发现部件的姿态。这些部件是直接从图像中被发现的，同样也是使用神经编码器，该编码器推断这些部件及它们的仿射变换。...而对应的解码器将每个图像像素建模为由仿射变换部件做出的预测混合。研究人员从目标和目标部件的胶囊中学习无标签数据，然后将这些目标胶囊的存在向量进行聚类。...模板对应的部件是使用其姿态的仿射变换，而这些变换过的模板的像素点被用来为每个图像像素创建单独的混合模型。在部件胶囊自编码器后是目标胶囊自编码器。 令 y ∈ [0, 1]^h×w×c 为图像。...a）MNIST图像；b）红色的部件胶囊和绿色的目标胶囊在重建中的组合；c）实际参与重建的被激活胶囊；d）根据图像捕捉到的信息；e）部件的仿射变换，用于展示其重建图像的过程。...模型性能评估 堆栈式胶囊自编码器使用仿射变换，这样可以使编码器的输入由一组较小的变换目标或部件解释。
理论上只要满足静止三维图像或者平面场景的两个条件中的任何一个，两幅图像的对应关系就可以用投影变换矩阵表示，换句话说只要满足这其中任何一个条件，一个相机拍摄的图像可以通过坐标变换表示为另一个虚拟相机拍摄的图像...图4：图像拼接处理流程示意图 匹配点选取与标定 由于特征点的方法较容易处理图像之间旋转、仿射、透视等变换关系，因而经常被使用，特征点包括图像的角点以及相对于其领域表现出某种奇异性的兴趣点...图像的特征点寻找直接影响图像拼接的精度和效率。对于图像序列，如果特征点个数≥4个，则很容易自动标定图像匹配点；如果特征点很少，图像拼接往往不能取得较为理想的效果。...在多幅图像配准的过程中，采用的几何运动模型主要有：平移模型、相似性模型、仿射模型和透视模型。...图像的仿射模型是一个6参数的变换模型，即具有平行线变换成平行线，有限点映射到有限点的一般特性，具体表现可以是各个方向尺度变换系数一致的均匀尺度变换或变换系数不一致的非均与尺度变换及剪切变换等，可以描述平移运动
自相关函数值在某一方向上大，在其他方向上小。 图像中的平面。两个特征值都小，且近似相等；自相关函数数值在各个方向上都小。 图像中的角点。...换言之，对亮度和对比度的仿射变换并不改变Harris响应的极值点出现的位置，但是，由于阈值的选择，可能会影响角点检测的数量。 3....，最找出图像中全部的局部最大值点 dilate(cornerStrength, dilated, Mat()); // compare是一个逻辑比较函数，返回两幅图像中对应点相同的二值图像...Harris-Affine是一种新颖的检测仿射不变特征点的方法，可以处理明显的仿射变换，包括大尺度变化和明显的视角变化。...Harris-Affine主要是依据了以下三个思路： 特征点周围的二阶矩的计算对区域进行的归一化，具有仿射不变性； 通过在尺度空间上归一化微分的局部极大值求解来精化对应尺度； 自适应仿射Harris检测器能够精确定位牲点
介绍完图像的缩放和翻转后，接下来将要介绍图像的旋转，但是在OpenCV 4中并没有专门用于图像旋转的函数，而是通过图像的仿射变换实现图像的旋转。...函数第五个参数是仿射变换插值方法的标志，这里相比于图像尺寸变换多增加了两个类型，可以与其他插值方法一起使用，这两种类型在表3-4中给出。...(3.14) 仿射变换又称为三点变换，如果知道变换前后两张图像中三个像素点坐标的对应关系，就可以求得仿射变换中的变换矩阵，OpenCV 4提供了利用三个对应像素点来确定矩阵的函数getAffineTransform...该函数两个输入量都是存放浮点坐标的数组，在生成数组的时候像素点的输入顺序无关，但是需要保证像素点的对应关系，函数的返回值是一个2×3的变换矩阵。...有了前面变换矩阵的求取，就可以利用warpAffine()函数实现矩阵的仿射变换，我们在代码清单3-34的例程中实现了图像的旋转以及图像三点映射的仿射变换，最终结果在图3-23中给出。
如果喜欢，你可以想象一个仿射变换，将自己的图像画成一个大的橡胶片，然后通过在角上的推或拉变形来制作不同样子的平行四边形。 仿射变换可以将矩形转换为平行四边形。它们可以挤压形状，但必须保持两边平行。...透视变换提供更多的灵活性；透视变换可以将矩形转换为任意四边形。下图显示了各种仿射变换和透视变换的示意图。 仿射变换 仿射变换有两种情况。...-> retval # 仿射变换矩阵 这里的src和st是包含三个二维(x,y)点的数组。返回值是从这些点计算的仿射变换的数组。...cv2.transform() 官方文档 适用于一系列点的仿射变换 函数使用 cv2.transform( src, # 输入阵列必须具有与 m.cols 或 m.cols-1一样多的通道...我们知道在图像的仿射变换中需要变换矩阵是一个2x3的两维平面变换矩阵，而透视变换本质上空间立体三维变换，根据其坐标，要把三维坐标投影到另外一个视平面，就需要一个完全不同的变换矩阵M，这是透视变换跟仿射变换最大的不同
图像的几何变换主要包括：平移、扩大与缩小、旋转、仿射、透视等等。图像变换是建立在矩阵运算基础上的，通过矩阵运算可以很快的找到对应关系。...仿射函数cv2.warpAffine()接受三个参数，需要变换的原始图像，移动矩阵M 以及变换的图像大小（这个大小如果不和原始图像大小相同，那么函数会自 动通过插值来调整像素间的关系）。 ...（四）图像的仿射 图像的旋转加上拉升就是图像仿射变换，仿射变化也是需要一个M矩阵就可以，但是由于仿射变换比较复杂，一般直接找很难找到这个矩阵，OpenCV提供了根据变换前后三个点的对应关系来自动求解M。...这个函数是 M=cv2.getAffineTransform(pos1,pos2),其中两个位置就是变换前后的对应位置关系。输 出的就是仿射矩阵M。然后在使用函数cv2.warpAffine()。...（五）图像的透射 透视需要的是一个3*3的矩阵，同理opencv在构造这个矩阵的时候还是采用一种点对应的关系来通过函数自己寻找的，因为我们自己很难计算出来。
倾斜角较大 由上面两幅图可以看出，当倾斜角较大时，中间的圆斑将变为椭圆，四周的圆环带之间的面积比关系也将出现变化，影响识别算法的正确判断。 那么如何将倾斜角如此大的编码标志点进行校正呢？...仿射变换和透视变换的数学原理也不需要深究，其计算方法为坐标向量和变换矩阵的乘积，换言之就是矩阵运算。在应用层面，放射变换是图像基于3个固定顶点的变换，如图1.1所示： ?...图1.1 基于三个点的仿射变换.png 图中红点即为固定顶点，在变换先后固定顶点的像素值不变，图像整体则根据变换规则进行变换同理，透视变换是图像基于4个固定顶点的变换,如图1.2所示： ?...图1.2 基于四个点的透视变换 在OpenCV中，放射变换和透视变换均有封装好的函数，分别为： void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray...1.3 程序运行结果 可以看出，仿射变换以3个点为基准点，即使数组长度为4也仅取前3个点作为基准点；透视变换以4个点为基准点，两种变换结果不相同。应根据实际情况判断使用哪种变换方式更佳。
图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。...仿射变换： 定义：由一个平面/立体图形变换到另一个平面/立体图形，在改变的过程中保持直线和平行线不变(平行线映射为平行线）；任何仿射变换都可以分解为缩放、平移、旋转和切变(Shearing)的组合； 举例...对于仿射变换，有两个比较特殊的变换：非等比例缩放和切变（如下图）； ?...除了以上两个特殊的变换之外，相似变换可以看做是仿射变换的特殊情况； 注：线性变换包括旋转、缩放、切变，但不包含平移，因此仿射变换也定义为一个线性变换再加 上一个平移变换。 3....试验结果： 1. 2D仿射变换举例：比如下左图，通过2D仿射变换，缩放，旋转，平移之后得到变换矩阵对该图片进行校正后的图像如右图： ?
,[30,30,30,30],[1,1,1,1]])#目标区域是角点坐标，前两个[][]分别为x坐标和y坐标 im3=warp.image_in_image(im1,im2,tp)#像素值替换 imageio.imwrite...('C:/Users/xpp/Desktop/result02.png',res) 图像叠加：图像叠加是将图像或者图像的一部分放置在另一幅图像中，使得它们能够和指定的区域或者标记物对齐。...图像叠加属于仿射变换，图像扭曲（或者仿射扭曲）。在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。仿射变换保持了二维图形的“平直性”和“平行性”。...非共线的三对对应点确定一个唯一的仿射变换。 链接：https://codechina.csdn.net/mirrors/jesolem/pcv?...”)，warp.py文件中import matplotlib.delaunay as md修改为from scipy.spatial import Delaunay，triangulate_points
这样相似度的测量就转变为特征点的匹配了。 以前做过一些实验，关于特征点匹配的，对一幅图像进行仿射变换，然后匹配两者之间的特征点，选取的特征点有sift和快速的sift变形版本surf等。...作用：反向投影用于在输入图像（通常较大）中查找特定图像（通常较小或者仅1个像素，以下将其称为模板图像）最匹配的点或者区域，也就是定位模板图像出现在输入图像的位置。 反向投影如何查找（工作）？...（3）图像检测：在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测判断依据是梯度幅值。...为了完成映射过程, 有必要获得一些插值为非整数像素坐标,因为源图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的. 10、仿射变换： 仿射变换（Affine Transformation）是空间直角坐标系的变换，从一个二维坐标变换到另一个二维坐标...，仿射变换是一个线性变换，他保持了图像的“平行性”和“平直性”，即图像中原来的直线和平行线，变换后仍然保持原来的直线和平行线，仿射变换比较常用的特殊变换有平移(Translation)、缩放（Scale
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
