用于文档图像变形的门控和分叉堆叠式U-Net模块 捕获文档图像是记录它们的最简单，最常用的方法之一。 但是，这些图像是在手持设备的帮助下捕获的，通常会导致难以消除的不良失真。 我们提出了一个监督的门控和分叉堆叠式U-Net模块，以预测变形网格并从输入中创建无失真的图像。 在对网络进行人工合成的文档图像训练时，将根据真实世界的图像来计算结果。 我们方法的新颖性不仅存在于U-Net的分叉中，以帮助消除网格坐标的混合，而且还存在于使用门控网络的情况下，该门控网络为模型增加了边界和其他分钟线级别的细节。 我们提出的端到端流水线仅在先前方法中使用的数据的8％进行训练后，就可以在DocUNet数据集上实现最新的性能。 要求 所需的软件包： 火炬（> 1.4.0） 火炬视觉（> 0.6.0） numpy（> 1.18.4） 要安装所有必需的软件包，请使用pip install -r requir

这是图像变形算法的matlab实现。 输出由变形矩阵控制m =[1, -0.1, 0 0, 1, 0.2 0, 0, 1];

通过识别一系列图像的变形得到物体的应力和应变。可以应用在试件试验中的非接触测量

径向基函数/薄板样条二维图像变形。 [imo,mask] = rbfwarp2d(im, ps, pd, 方法) 输入： im：图像二维矩阵ps：二维源地标[n*2] pd: 2d destin 地标 [n*2] 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： imo：输出矩阵mask : 输出矩阵的掩码，0/1 表示出/入边界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。 灵感来自https://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/24315-warping-using-thin-plate-spl

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

首先获取图像，将此图像的像素值获取，得到相应的内容，在改变像素值将图像变形。

可把图片任意变形成给定形状的一个工具～，可自定义形状

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。

matlab 最小二乘法代码移动最小二乘 这是 Siggraph 06 论文“使用移动最小二乘法的图像变形”的 matlab 实现，只是为了了解它是如何工作的。 我建议您阅读 Roy 的 [1] 的源代码。 参考 [1]

针对移动最小二乘算法在图像变形过程中,求解的线性方程组系数矩阵会出现不可逆、求解不稳定的问题,通过引入Tikhonov正则化,运用L-曲线法求解正则参数,对系数矩阵施加约束项从而得到精确解,避免病态方程组的形成;针对在实现图像变形过程中,定位特征点人工量大且特征点不足的问题,运用Dlib库自动提取68个覆盖人脸五官和轮廓的特征点。仿真实验结果表明,与原算法相比,提出的改进算法可以使图像产生清晰、准确的变形。