基于准则匹配的图像对准，包括代码和数据下载

weixin_39821526 2023-01-20 12:30:13

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基于准则匹配的图像对准，包括代码和数据

在图像处理相关的问题中，图像对准是一类典型的问题，也就是要将两幅图严丝合缝地对应起来。通常来讲，两幅图大小不一，一个是模板，一个是母图，也就是要在母图中搜寻定位到与模板图最为接近的区域。

CVPR2020完美对准的偏振反射消除 CVPR2020文件的代码“野外完美对准的偏振光去除” | 快速演示（TL; DR） git clone https://github.com/ChenyangLEI/polarization-reflection-removal cd polarization-reflection-removal conda env create -f environment.yml conda activate PolarRR bash download.sh mkdir result mv Submission_ckpt result python test.py --task Submission_ckpt --test_dir demo 结果放在./test_result中 PolarRR数据集请在上下载数据集，其中有807对偏振图像。在每对图像

声化 EMNLP 2020论文“ 通过上下”的PyTorch代码（Hao Tan和Mohit Bansal）。大纲注意：我建议首先关注“ Wiki103”，并输入与“英语Wikipedia”相关的代码块。 “英语维基”可能需要很长时间才能完成。安装 pip install -r requirements.txt 需要python 3.6及更高版本（以支持havingface变形器）。上下文相关的跨模态匹配（xmatching）在这个模块（相当于秒的3.2纸），我们要学会从句子的图像对准数据（即图像字幕数据）令牌的图像匹配模型。模型“上下文地”测量标记（即单词）和图像之间的相关性。术语“上下文”强调以下性质：在测量令牌图像相关性分数时会考虑句子（上下文）。下载图像和字幕数据下载MS COCO图片： # MS COCO (Train 13G, Valid 6G)

基于特征点的图像拼接不仅不易受光照、旋转等因素影响,而且还有利于提高速度,是目前图像拼接的主流方向。尺度不变特征变换(SIFT)是目前比较成熟的一种角点检测算法,但是其特征点匹配问题仍然没有得到很好的解决。从系统相似的角度出发,提出了基于系统相似论的匹配准则,并将新匹配准则与传统的匹配准则进行了对比,指出了传统匹配准则存在的问题,测试了新准则匹配的精度和速度,分析了新准则能够取得更高精度的原因,并据新准则成功地检测了待拼接图像中的匹配角点,然后用改进的样本一致性算法计算出仿射变换的投影矩阵,并用Levenberg-Marquardt (L-M)算法对其求精,最终实现了图像的自动拼接。最后给出了全景相机图像的拼接结果,并对新的匹配准则给出了进一步的分析讨论。

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