图像配准是计算机视觉领域的一个基础步骤。在本文深入探讨深度学习之前，我们先展示一下 OpenCV 中基于特征的方法。
图像配准是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。本文简单介绍Apap。
图像配准（Image Registration）是计算机视觉中的基本步骤。在本文中，我们首先介绍基于OpenCV的方法，然后介绍深度学习的方法。
经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等，这三种方法在OpenCV里面都已实现。SURF基本就是SIFT的全面升级版，有 SURF基本就不用考虑SIFT，而ORB的强点在于计算时间，以下具体比较：
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，旨在帮助开发者构建各种视觉项目。作为一个功能强大且广泛使用的库，OpenCV已经成为许多计算机视觉应用的首选工具之一。
利用Sift提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 来自上海交通大学 MediaBrain 团队和上海人工智能实验室智慧医疗团队等的研究人员提出了一种基于配准的少样本异常检测框架 RegAD，用于学习多个异常检测任务之间共享的通用模型。RegAD 无需模型参数调整，仅利用少量正常样本，就可以直接应用于新的异常检测任务。 近年来，异常检测在工业缺陷检测、医疗诊断，自动驾驶等领域有着广泛的应用。“异常”通常定义为 “正常” 的对立面，即所有不符合正常规范的样本。通常来说，相比于正常，异常事件的
由于巨大的利益，论文造假屡见不鲜，在部分国家或地区甚至形成了论文造假的产业链。目前大部分论文查重系统只能检查论文文字，不能检查图片。因此，论文图片查重已然成为了学术论文原创性检测的重要部分。
OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口，对于其背后的算法，尚未可知(该函数接口是调用其它的C语言进行实现)，查阅官方文档，并未找到完全对应上的内容。因此，下文主要偏向于实践。
图像配准（apap）是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。
（1）图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术，即找到图像之间的点对点映射关系，或者对某种感兴趣的特征建立关联。
代码地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「PREDATOR」，即可直接下载。
真实物体完整形状的数字化在智能制造、工业检测和反向建模等领域具有重要的应用价值。为了构建刚性对象的完整几何模型，对象必须相对于测量系统（或扫描仪必须相对于对象移动），以获取和集成对象的视图，这不仅使系统配置复杂，而且使整个过程耗时。在这封信中，我们提出了一种高分辨率的实时360°三维(3D)模型重建方法，该方法允许人们手动旋转一个物体，并在扫描过程中看到一个不断更新的三维模型。多视图条纹投影轮廓测量系统从不同的角度获取一个手持物体的高精度深度信息，同时将多个视图实时对齐并合并在一起。我们的系统采用了立体相位展开和自适应深度约束，可以在不增加捕获图案的数量的情况下，稳健地展开密集条纹图像的相位。然后，我们开发了一种有效的从粗到细的配准策略来快速匹配三维表面段。实验结果表明，该方法可以在任意旋转条件下重建复杂物体的高精度完整三维模型，而无需任何仪器辅助和昂贵的预/后处理。
本文首先完成之前专栏前置博文未完成的多图配准拼接任务，其次对不同特征提取器/匹配器效率进行进一步实验探究。
ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇文章也将粗略介绍。
论文： Drost et al. Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition. CVPR, 2010.
Robust Point Cloud Registration Framework Based on Deep Graph Matching
今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理 - 分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。
今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理-分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。
在我先前的博文【图像配准】多图配准/不同特征提取算法/匹配器比较测试中，提到了图像融合的一种方式，相关代码如下：
（1）亮度恒定，就是同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。这是基本光流法的假定（所有光流法变种都必须满足），用于得到光流法基本方程；
【磐创AI导读】：本篇文章为大家介绍了十个python图像处理工具，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。
本篇开始，将进入图像配准领域的研究。 图像拼接主要有SIFT, BRISK, ORB, AKAZE等传统机器学习算法以及SuperPoint等深度学习算法，在后续将一一进行研究和实验。本篇主要来研究SIFT算法的原理和应用。
本文出现的数据结果和码源见：https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/18269470
OpenCV在通过特征描述子完成描述子匹配之后，会得到一些关键点对，我们会把这些关键点对分别添加到两个vector对象中，作为输入参数，调用单应性矩阵发现函数来发现一个变换矩阵H，函数 findHomography 就完成了这样的功能，常见的调用代码如下：
Poisson Surface Reconstruction for LiDAR Odometry and Mapping
之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下：
当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。
介绍：Defect Eye是一个基于tensorflow1.4的开源软件库，主要用于表面缺陷检查。该应用领域涵盖了制造环境中的各种应用，包括加工工具鉴定，晶圆鉴定，玻璃表面鉴定，掩模版鉴定，研发以及工具，过程和生产线监控。图案化和非图案化的晶圆缺陷检查和鉴定工具可在晶圆的前表面，后表面和边缘上发现颗粒和图案缺陷，从而使工程师能够检测和监控关键的良率偏移。此外，它还可用于医学影像检查，包括肺PET / CT，乳腺MRI，CT结肠造影，数字化胸部X射线图像。
无论在深度学习还是传统的视觉处理方案中，最常用图像处理库就是 OpenCV 和 PIL 了。然而，因为 OpenCV 和 PIL 都是不可微的，所以这些处理都只可以作为图像的预处理而无法通过观察梯度的变化来对这些算子进行优化 （gradient-based optimization）。因此，Kornia 便应运而生。
内容：使用游戏手柄、使用RGBD传感器，ROS摄像头驱动、ROS与OpenCV库、标定摄像头、视觉里程计，点云库、可视化点云、滤波和缩减采样、配准与匹配、点云分区
上周在一篇共享的开源的方案中我们介绍了理论的研究部分，处于好奇，本人决定亲自测试一下该开源的方案，虽然了解PCL的同学应该都知道，该开源库中也有关于点云的压缩和解压的研究，效果也很好。在之前的博客中，我们有过介绍，将来如果有机会更加可以继续深入解析其中的理论以及代码部分，这里我们首先来学习一下这一优秀的开源代码。首先介绍一下这篇文章《Real-Time Spatio-Temporal LiDAR Point Cloud Compression》
scikit-image是一个与numpy数组配合使用的开源Python包，在学术研究、教育和行业领域都可应用。
众所周知最近在和工友搞SLAM，好家伙工友M1版的MAC+虚拟机跑ROS（其实一开始在英伟达的XAVIER上面跑来着，无奈空间不够，寄了），总之就是大概一周内都在调试（断断续续的那种），今天是工作日，我也实在看不下去了，也投入到了这个令人头秃的工作中，事实证明这个东西是真的熬人。
PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用。
摘要：以多视图点云配准为研究对象，对近二十余年的多视图点云配准相关研究工作进行了全面的分类归纳及总结。首先，阐述点云数据及多视图点云配准的概念。根据配准的任务不同，将多视图点云配准分为多视图点云粗配准和多视图点云精配准两大类，并对其各自算法的核心思想及算法改进进行介绍，其中，多视图点云粗配准算法进一步分为基于生成树和基于形状生成两类；多视图点云精配准算法进一步分为基于点云的点空间、基于点云的帧空间变换平均、基于深度学习和基于优化四类。然后，介绍了四种多视图点云配准数据集及主流多视图配准评价指标。最后，对该研究领域研究现状进行总结，指出存在的挑战，并给出了未来研究展望。
来源商业新知网，原标题：干货整理！10个Python图像处理工具，入门必看，提效大法 | 资源
在当今这个社会，数据就是财富，数据就是金钱，一切都离不开数据，我们看到的一切图片，本质上都是数据，如何理解和处理这些图像数据是很大的难题，不过庆幸的是，在 python 中，已经有了非常丰富的扩展来帮助我们处理这些图片。
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图像配准常为图像融合的一个预处理步骤。经过精确图像配准的图像对，通常可获得更好的融合效果。
论文标题：An Accurate and Robust Range Image Registration Algorithm for 3D Object Modeling
算法步骤：利用二次曲面逼近方法求每点的方向矢量以及曲率；根据曲率确定特征点集；根据方向矢量调整对应关系，从而减少ICP算法的搜索量，提高效率。
今天将分享使用一致性点漂移算法（Coherent Point Drift）来对点云数据进行配准。
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