配准专题
【C++PCL】点云处理稳健姿态估计配准
作者：迅卓科技 简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！ 公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方 重点：每个模块都有参数如何调试的讲解，即调试某个参数对结果的影响是什么，大家有问题可以评论哈，如果文章有错误的地方，欢迎来指出错误的地方。 目录 1.原理介绍 2.代码效果 3.源码展示 4.
【细胞分割 + 图谱配准】论文综述
文章目录 一、细胞分割1.1、细胞分割：cellposeCellpose3: one-click image restoration for improved cellular segmentationCellpose 2.0: how to train your own modelCellpose: a generalist algorithm for cellular segmentat
论文阅读：H-ViT，一种用于医学图像配准的层级化ViT
来自CVPR的一篇文章，https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Ghahremani_H-ViT_A_Hierarchical_Vision_Transformer_for_Deformable_Image_Registration_CVPR_2024_paper.pdf 用CNN+Transformer混合模型做图像配准。可变
激光点云配准算法——Cofinet / GeoTransforme / MAC
激光点云配准算法——Cofinet / GeoTransformer / MAC GeoTransformer + MAC是当前最SOTA的点云匹配算法，在之前我用总结过视觉特征匹配的相关算法 视觉SLAM总结——SuperPoint / SuperGlue 本篇博客对Cofinet、GeoTransformer、MAC三篇论文进行简单总结 1. Cofinet Cofinet发表于2021
ArcMap处理地理配准后CAD图
CAD进行地理配准后，要对其转换成shp，注解转换成点。 1、注解转换成点。 1）用ArcToolBox ->DataManagement Tools->Features->Feature to point。选中CAD中的注解图层，将其转换为点数据。 2.点、线、面等矢量数据导出。 选中加载的CAD的图层，右击Export Data即可。
基于SVD的点云配准
前言 为了更加深入透彻的理解点云配准，所以打算从头实现一次配准的过程，从关键点提取、特征提取、对应关系确定、SVD确定变换矩阵，一步一步完成。 首先介绍一下配准过程中用到的一些函数 1. ISS3D关键点提取 具体来说，它使用ISS（Intrinsic Shape Signatures）关键点检测算法在输入的点云数据中找到关键点
Python 点云快速全局配准算法
点云快速全局配准 一、概述1.1 定义1.2 函数讲解1.3 算法步骤 二、代码示例三、运行结果 一、概述 1.1 定义 基于特征匹配的快速全局配准算法（Fast Global Registration, FGR）：通过计算源点云和目标点云的特征（如ORB、FPFH等特征），再使用特征匹配的方法实现点云之间的配准。 1.2 函数讲解 def registratio
Python 点对点的ICP配准算法
目录 一、算法概念二、代码示例三、结果示例 一、算法概念 点云ICP配准（Iterative Closest Point Registration）是一种将两个或多个点云数据集对齐的算法。其工作原理是通过迭代的方式，找出一个最优的刚体变换矩阵，将一个点云数据集的点对应到另一个点云数据集上的对应点，使得两个点云之间的误差最小化。 二、代码示例 import copy
图像配准方法之灰度信息法
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/lliming2006/article/details/76268727
OpenCV中的模块：点云配准
点云配准是点云相关的经典应用之一。配准的目的是估计两个点云之间位姿关系从而完成两者对应点之间的对齐/对应，因而在英文中又叫“align”、“correspondence”。笔者曾经是基于OpenCV进行三维重建的，并且从事过基于深度学习的6DoF位置估计等工作。在这些工作中，除了重建点云外，还需要用构建真实数据集（包括点云和位姿等）以用于增强深度学习的泛化能力。当时是基于PCL完成
【ITK配准】第二十期 基于BSpline的图像变形
很高兴在雪易的CSDN遇见你 VTK技术爱好者 QQ：870202403 公众号：VTK忠粉 前言 本文分享ITK配准中的基于BSpline的图像变形样例，希望对各位小伙伴有所帮助！ 感谢各位小伙伴的点赞+关注，小易会继续努力分享，一起进步！ 你的点赞就是我的动力(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ 基于BSpline的图像变形 样例：BSplineWarping1.cxx 该样
【ITK配准】第二十二期 Demons变形配准
很高兴在雪易的CSDN遇见你 VTK技术爱好者 QQ：870202403 公众号：VTK忠粉 前言 本文分享ITK配准中的Demons变形配准，希望对各位小伙伴有所帮助！ 感谢各位小伙伴的点赞+关注，小易会继续努力分享，一起进步！ 你的点赞就是我的动力(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ 基于配准的模型 这部分介绍配准一个图像的几何模型的概念。在这个方法里，首先创建一个带有大量参
【ITK配准】第十三期 FEM可变形配准样例
很高兴在雪易的CSDN遇见你 VTK技术爱好者 QQ：870202403 公众号：VTK忠粉 前言 本文分享ITK配准中的FEM可变形配准样例，希望对各位小伙伴有所帮助！ 感谢各位小伙伴的点赞+关注，小易会继续努力分享，一起进步！ 你的点赞就是我的动力(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ FEM可变形配准 样例：DeformableRegistration1.cxx 该样例使用I
【ITK配准】第十一期 空间对象的模糊构建配准样例
很高兴在雪易的CSDN遇见你 VTK技术爱好者 QQ：870202403 公众号：VTK忠粉 前言 本文分享ITK配准中的空间对象的模糊构建配准样例，希望对各位小伙伴有所帮助！ 感谢各位小伙伴的点赞+关注，小易会继续努力分享，一起进步！ 你的点赞就是我的动力(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ 空间对象的模糊构建配准 样例：ImageRegistration12.cxx 该样例介
【ITK配准】第八期 优化器（Optimizer）
很高兴在雪易的CSDN遇见你 VTK技术爱好者 QQ：870202403 公众号：VTK忠粉 前言 本文分享ITK中的优化器（Optimizer），希望对各位小伙伴有所帮助！ 感谢各位小伙伴的点赞+关注，小易会继续努力分享，一起进步！ 你的点赞就是我的动力(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ 优化器 在ITK中最佳算法被压缩成itk::优化器对象。优化器是一个类并能应
【ITK配准】第三期 居中变换
很高兴在雪易的CSDN遇见你 VTK技术爱好者 QQ：870202403 公众号：VTK忠粉 前言 本文分享ITK配准技术中的居中变换，希望对各位小伙伴有所帮助！ 感谢各位小伙伴的点赞+关注，小易会继续努力分享，一起进步！ 你的点赞就是我的动力(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ 目录 前言 1. 二维刚性配准
【ArcGIS数据处理】（一）矢量数据与栅格影像配准
简述： 本文主要介绍的是通过ArcGIS将矢量数据配准到遥感影像上，其中矢量数据的格式是.shp，栅格影像数据格式为.tif；将影像数据配准到矢量数据上同样可用此法 工具和材料： ArcMap10.2 、shapefile文件、 栅格影像 适用情况： 适合带配准对象和基准图像相距较远，难以在同一界面显示的情况 步骤： 1、制作配准文件 （1）在两个对象上选择一定数量的同名点，
计算机视觉与深度学习 | 基于特征的图像配准技术（全景图像拼接）
===================================================== github：https://github.com/MichaelBeechan CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 ===================================================== 基于特征的图像配
GIS学习笔记之地理配准
在学习地理配准的过程中，想要给栅格图配准或矢量图层配准，了解到两种配准方式：影像配准和空间校正。 影像配准 1、这个是针对栅格图的，拿到栅格图时，检查图件，分析图件内容（读图），特殊点坐标。 2、打开“地理配准（georeferncing）”，添加栅格图。 3、建议将“自动校正”不勾选。 4、打开“添加控制点”工具，在栅格图上精准找到控制点，右击输入实际坐标（一般四个方向
【图像配准】基于matlab GUI SIFT图像配准拼接【含Matlab源码 854期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
3D医疗图像配准 | 基于Vision-Transformer+Pytorch实现的3D医疗图像配准算法
项目应用场景 面向医疗图像配准场景，项目采用 Pytorch + ViT 来实现，形态为 3D 医疗图像的配准。 项目效果 项目细节 ==> 具体参见项目 README.md (1) 模型架构 (2) Vision Transformer 架构 (3) 量化结果分析 项目获取 https://download.csdn.net/download/weixi
使用自己训练的superpoint与superglue模型进行图像配准
基于官方团队发布的预训练模型，使用SuperPoint与SuperGlue实现图像配准，可以参考https://blog.csdn.net/a486259/article/details/129093084 基于官方团队发布的代码训练自己的模型，可以参考https://blog.csdn.net/a486259/article/details/135425673进行实现，训练出的模型不能直接参考
美人鱼图像双目配准-Mermaid
前言： 我在进行一项双目测距的项目，已经通过matlab 进行了相机标定，如果手动选择左右图像里的相同物体，是可以给出可接受距离的。 但是现在我希望能够让左视图的坐标点和右视图的坐标点进行匹配（如下图） 于是，我分别使用了ORB 关键点匹配进行投射变换、美人鱼图像配准得到变换矩阵 ORB 关键点匹配 思路： 先进行关键点匹配，由于双目图像已经是标定后的，所以一般来说可以认为
SUSAN关键点检测以及SAC-IA粗配准
一、SUSAN关键点检测 C++ #include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>#include <pcl/common/io.h>#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>#include <boost/thread/thread.hp