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Apap图像配准算法[通俗易懂]

图像配准是将两张场景相关的图像进行映射,寻找其中的关系,多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面,其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文(Automatic panoramic image stitching using invariant features)实现的。虽然图像配准已较为成熟,但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够,如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年,Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap(As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT),该算法的效果还是不错的,比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准(Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching),其效果貌似很牛,但没有源码,难以检验。本文简单介绍Apap。

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    低配机器安装WPS经常CPU、内存高负载卡死如何解决?

    背景:朋友1核1G机器空载情况下CPU、内存利用率已经被操作系统占了一部分了,还安装了WPS2019、杀毒软件,经常CPU、内存高负载卡死,不愿意花钱升级配置,让给他想个办法。解决方案就是使用低版本office替代wps,但是杀毒软件嘛,1核机器我啥也不说了,安装可以,但不要开启它,因为不开启它的情况下,杀毒软件的后台服务已经占用了很可观的资源,如果打开杀毒软件查杀会很卡,不信的话分别搞360、火绒、电脑管家试试就知道了,毕竟只有1核,1核啥概念,现在老年人用的手机配置都比这个高,低配的问题不说了,没意义,反正朋友不愿意花钱升级配置,先验证wps的替代方案吧

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    图像拼接——APAP算法[通俗易懂]

    *图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法,在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准(image alignment)和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。 *图像拼接通常用到五个步骤: 1、根据给定图像 / 集,实现特征匹配 2、通过匹配特征计算图像之间的变换结构 3、利用图像变换结构,实现图像映射 4、针对叠加后的图像,采用APAP之类的算法,对齐特征点 5、通过图割方法,自动选取拼接缝

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    apap图像全景拼接

    图像配准(apap)是将两张场景相关的图像进行映射,寻找其中的关系,多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面,其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文(Automatic panoramic image stitching using invariant features)实现的。虽然图像配准已较为成熟,但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够,如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年,Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap(As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT),该算法的效果还是不错的,比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准(Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching),其效果貌似很牛,但没有源码,难以检验。

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