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基于
仿射变换
模型的图像配准中的平移_旋转和缩放
文中讨论了二维
仿射变换
的平移、旋转和缩放等特性。对可见光波段和红外波段图像采 用基于特征的配准,以边界作为特征进行相关运算,求出边界对应位置的关系,建立
仿射变换
模型, 按照最大相关原则自适应确定最佳配准参数k 、θ、Δx 和Δy ,能够实现图像的自动配准。并利用实 际可见光与红外图像给出了运用
仿射变换
模型的实验结果,表明该模型可有效解决图像配准中的 平移、旋转和缩放
2021-04-10 08:40:42
122KB
基于仿射变换模型的图像配准中的平移_旋转和缩放
1
mtcnn-align-facenet部署:本项目是利用mtcnn网络和facenet网络实现了一个简单的人脸识别功能。整体流程大致如下:首先利用mtcnn网络进行人脸检测和人脸关键点(5个)提取;接着利用人脸关键点进行人脸校正(
仿射变换
);然后将校正之后的人脸图片送入facenet网络进行人脸特征(128维)提取;最后将提取到的人脸特征与底库中的人脸特征进行相似度计算(特征比对),完成人脸识别功能-源码
mtcnn对齐facenet部署 项目简介 本项目参考了bubbliiiing的和两个工程,在此对作者表示感谢! 这两个工程都是keras模型,所提供的模型文件都只有权重没有网络结构,我利用作者提供的网络定义和权重文件重新生成了带有网络结构的权重文件。某个原始先只有权重的模型文件pnet.h5 ,生成包含网络结构和权重的模型文件PNET.h5 。接着用keras2onnx工具把它( PNET.h5 )转换成onnx模型pnet.onnx ,其他胶水部分的逻辑没什么变化。具体的转换代码请参考keras_onnx.py文件。 另外我还尝试了将keras h5模型转成tensorflow pb模型,具体代码请参考h5_to_pb.py文件。需要注意的是:每个tensorflow PB请模型单独执行h5_to_pb.py脚本生成。 (每次修改weight_file参数) 如果你想简单地测试一下mt
2021-03-31 01:46:32
2.53MB
facenet
facerecognition
mtcnn
tensorrt
1
仿射变换
matlab代码
仿射变换
(Affine Transformation)matlab代码,
2021-03-26 15:14:44
8KB
仿射变换
1
matlab的
仿射变换
程序
给出放射变换的matlab程序,可以对图像进行
仿射变换
处理!
2021-03-25 11:26:08
114KB
仿射变换
1
多个圆的检测与排序
基于VS2015+opencv的多个圆检测与排序,运用到了霍夫线变换、霍夫圆变换、
仿射变换
、旋转坐标计算以及倾斜矫正(对于输入的倾斜图像)
2021-03-06 17:15:35
9.15MB
opencv
霍夫变换
仿射变换
倾斜图像矫正
1
Lecture.仿射函数(
仿射变换
).doc
Lecture.仿射函数(
仿射变换
).doc
2021-02-03 23:33:05
58KB
仿射变换
信号处理
1
九点标定opencv,
仿射变换
opencvsharp的九点标定,通过迭代修改获取的机械手坐标,优化RMS误差(默认可RMS可准确反应标定关系)来提高标定精度
2021-01-29 17:05:56
19KB
opencv
九点标定
C#
1
非刚性图像配准源代码matlab和C
这个函数是D. Rueckert等人提出的b样条配准算法的(增强的)实现。“使用自由形状基于仿射和b样条网格的两个二维彩色/灰度图像或三维体或点数据的配准和数据拟合。 变形的非刚性配准:在乳房MR图像中的应用”。包括Rueckert的平滑惩罚(薄板金属弯曲能量)。此外,将归一化互信息定位为配准错误,允许图像或体积具有不同类型/模式,例如MRI T1和T2患者扫描。
2021-01-28 01:43:10
1.35MB
仿射变换
B样条配准
非刚性配准
医学图像配准
1
基于opencv的图像处理
基于opencv开发的图像处理程序 内含直方图计算、线性变换、平滑去噪、锐化、
仿射变换
、傅里叶变换、分割提取等等功能
2020-01-03 11:39:42
74.08MB
直方图计算
线性变换
仿射变换
傅里叶变换
1
RANSAC点集
仿射变换
匹配C++源代码
该函数是对两组点集进行RANSAC匹配,模型采用
仿射变换
模型,代码用C/C++编写,供大家参考学习
2019-12-21 21:13:05
3KB
RANSAC
仿射变换模型
1
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