波导不变量取值误差对β-warping变换的影响，声学技术

图像扭曲是一种变换，它映射一个图像平面中的所有位置到第二个平面的位置。 它出现在许多图像分析问题中，无论是为了消除由相机或特定视角引入的光学失真， 使用地图或模板注册图像，或对齐两个或多个图像。 的选择扭曲是平滑失真和实现良好匹配之间的折衷。 可以通过为经线假设参数形式或对其进行约束来确保平滑度使用微分方程。 匹配可以通过要对齐的点来指定， 通过图像之间相关性的局部测量，或通过边缘的重合。 参数和非参数的扭曲方法和匹配标准，被审查

论文：QoE-Guided Warping for Stereoscopic Image Retargeting所用映射中的文件代码。在图像warping技术中，当计算得到理想坐标点后，利用texture_mapping进行坐标点的绘制，可将理想坐标点绘制出来，并且将空洞区域填补出来。自己写的代码，亲测好用。

将图像变形为标准坐标空间对于许多与图像计算相关的任务至关重要。 但是，对于多维和高分辨率图像，就计算机内存和计算时间而言，准确的变形操作本身通常非常昂贵。 对于诸如大脑映射项目之类的高通量图像分析研究，希望具有与常见图像分析管道兼容的高性能图像变形工具。 在本文中，我们介绍了LittleQuickWarp，这是一种快速且具有存储效率的工具，可以显着提高3D图像变形性能，同时具有与广泛使用的薄板样条线（TPS）变形相似的高变形质量。 与TPS相比，LittleQuickWarp可以将变形速度提高2到5倍，并将内存消耗减少6到20倍。 我们已将LittleQuickWarp实施为Vaa3D系统（http://vaa3d.org）上的一个开源插件程序。 可以在Vaa3D插件源代码存储库中找到源代码和简短教程。

径向基函数/薄板样条 3D 点集翘曲。 p3do = rbfwarp3d( p3d, ps, pd, varargin) 输入： p3d：3d 点集ps：3d 源地标 [n*3] pd: 3d 地标 [n*3] 方法： 'gau',r - 对于高斯函数 ko = exp(-|pi-pj|/r.^2); 'thin' - 对于薄板函数 ko = (|pi-pj|^2) * log(|pi-pj|^2) 输出： p3do：输出点集佛罗里达州布克斯坦“主要翘曲：薄板样条和变形的分解。” IEEE 翻译模式肛门。 马赫英特尔。 11, 567-585, 1989。

[wobject] = TPS3D(points, ctrlpoints,object) 输入： 点：控制点的旧位置ctrlpoints：控制点的新位置对象：源模板 输出： wobject：扭曲的源模板 所有输入和输出都是 NXD 矩阵。

CUDA中PyTorch的软DTW 用于PyTorch的快速CUDA实现。 基于但运行速度最高可提高100倍！ forward()和backward()传递都使用CUDA实现。 我的实现部分受到启发，其中提出了基于对角线的Belman递归实现。 入门 此代码取决于和 。 只需在您的项目中包含soft_dtw_cuda.py ，就可以了！ 您还可以运行随附的事件探查器/测试（已通过Python v3.6测试），并查看获得的加速效果： git clone https://github.com/Maghoumi/pytorch-softdtw-cuda cd pytorch-softdtw-cuda python soft_dtw_cuda.py 用法示例 脚本中已经提供了示例代码。 这是一个简单的例子： from soft_dtw_cuda import SoftDTW # Crea

欧几里德法matlab代码Dynamic_Time_Warping 安装：要运行此代码，所有人都需要一个Matlab IDE。 该代码也可以在Octave 4.0中运行 开始：运行main.m。 在main.m文件中更改了参数。 如果需要，请编辑路径变量以更改输入文件的路径。 数据集文件夹中提供了示例od数据。 时间序列数据在此处以4种不同的方式分类，称为任务1-4。 在运行main.m之前，可以在特定的tas调用开始时使用％注释掉这些方法中的任何一种。如果删除了任务，则需要从第24行的结果中删除任务名称。 首先在reShape.m中将数据集划分为功能集和数据标签，然后在deNoise.m中对其进行规范化。 然后使用1-最近邻算法对它们进行分类。 main（）调用classifier（），classifier为每个测试数据调用knn（）。 数据以main.m中定义为Task 1-4的4种不同方式进行比较。 任务1：将数据与简单的欧几里得算法进行比较。 定义于euclid.m 任务2：比较方法是动态时间规整（DTW）。 该算法可以在这里找到。 在任务2中，对扭曲窗口大小w没有限制。 任务

DTW（Dynamic Time Warping / 动态时间归整） python实现的Demo 基于 python 2.7 实现

【图像变换】DIBR-3D图像变换（3D Image Warping）matlab源码.zip