提取SIFT特征，利用HNSW算法匹配特征点，最后实现了图像配准。代码中包括代码，使用的图片，代码有详细注释

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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。

角度6注册登录示例CLI Angular 6-使用Angular CLI进行用户注册和登录的示例 要查看演示和更多详细信息，请访问

合成人类生成的姿势数据增强 该知识库是的硕士论文的一部分，是在开发的。 给定的管道可以使用通过任何深度相机扫描的点云（推荐：Intel RealSense D435i），并根据点云的颜色信息的可用性实现迭代最近点（ICP）的两种不同变体。 整个过程如下图所示。 接触： 表中的内容 输出 后期处理 引文 执照 致谢 接触 参考 资料收集程序 出于本项目的目的，请从深度相机收集点云或扫描数据。 主要算法接受.pcd或.ply格式的点云，并且可以接受2到5000之间的任意数量的点云。点云（扫描）的数量取决于最终注册的点云分辨率的要求。 硬件 在创建管道的实验中，我们使用了Intel RealSense D435i ，它是Intel的深度感测相机。 英特尔实感:trade_mark:D4xx深度摄像头可以每秒高达90帧的速度传输实时深度（即测距数据）和色彩数据，生成深度数据的所有处理均由嵌入式D4专用集成电路在板

用卷积滤波器matlab代码3D点云分析中的深度学习：配准，对象检测和分段。 基于点云的论文调查 登记 判别性优化：点云注册的理论和应用，2017年 使用深度神经网络自动编码器进行本地化的3D点云注册，2017年。 彩色点云注册，2017年。 使用2个点+法线集快速注册点重叠小的点云，2017年。 密度自适应点集注册，2018年。 学习和匹配用于点云注册的多视图描述符，2018年。 3DFeat-Net：对点云注册的本地3D功能进行了弱监督。 点云注册的逆成分判别优化，2018年。 通过翻译搜索匹配旋转不变特征来进行高效的全球点云注册，2018年。 HGMR：适用于自适应3D注册的分层高斯混合，2018年。 使用混合混合物模型进行稳健的广义点云注册，2018年。 灵活的多线索测光点云注册的通用框架，2018年。 PointNetLK：使用PointNet进行点云注册，2019年。 SDRSAC：基于半定点的无对应鲁棒点云注册的随机方法，2019.， FilterReg：使用高斯滤波器和扭曲参数化的鲁棒高效的概率点集配准，2019， PointNetLK：使用PointNet进行的健壮高

A Survey of Image Registration Techniques (1992)

A method for registration of 3-D shapes，提出ICP算法的的第一篇论文

implement paper "as-conformal-as-possible surface registraion" in matlab

使用补丁方法： PR的软件可以直接在官网或者能下载到的地方，这款补丁支持CC2019，下载完后安装，在安装软件的时候会弹出登录框，这里不知道为什么我一直登陆不上去，重新注册也是。于是就先断网，然后再安装！这样就会直接跳出安装界面开始安装，方便！（如果你是联网登陆账号的用户，那么在安装好后记得注销账户，据说好一点） 把下载好的补丁Dll文件复制，粘贴到Pr软件目录，会出现替换文件，选是就可以了。 然后就可以打开软件，开始使用了。