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图像重构Matlab代码“pix2vertex”:利用图像到图像的转换,实现无限的面部几何重构。

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简介:
该MATLAB代码专注于图像重构,通过图像到图像的转换技术,实现对面部几何图形的无限制重构。该代码的评估旨在验证这种无限制面部几何重构方法的有效性。给定一张输入图像,代码能够生成一个包含重构网格的输出。最新更新日期为2020年5月7日,我们发布了此存储库,并诚挚地邀请您进行尝试和体验。2018年7月20日进行的改进包括将后期处理步骤分散到管道的不同阶段,以及调整模型参数以优化存储空间利用率。项目在Ubuntu 14.04 LTS 系统上运行Matlab R2015b 环境下进行了测试,请按照以下步骤进行操作:首先确保您的计算机上已安装必要的软件包,包括mattorch和nngraph。随后使用luarocks安装这两个软件包。下载并解压缩代码到名为Directroymodels 的目录中。最后,在MATLAB环境中运行runme.m脚本即可开始使用。如果您在研究中使用此代码,请务必引用我们的相关论文:@article{sela2017unrestricted,title={UnrestrictedFacialGeometryReconstructionUsingImage-to-Imag}

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客服
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  • 基于MatlabPix2Vertex翻译
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    本研究开发了基于Matlab的Pix2Vertex系统,通过深度学习技术将面部图像转化为精确的三维几何模型,实现了高效且灵活的面部重建与编辑。 图像重构的Matlab代码使用了从图像到图像转换的方法来进行无限制面部几何重构,并提供了评估该技术效果的代码。给定一张图片后,此程序将输出重新构建的脸部网格模型。 最近更新日期为2020年5月7日:我们发布了这个存储库的新版本并鼓励大家尝试使用它!而之前的更新是在2018年7月20日,当时我们将后期处理过程分散到了组成管道的不同步骤,并且将模型数据从整数类型变更为浮点类型以节省内存空间。 项目在Ubuntu 14.04 LTS操作系统和Matlab R2015b版本中进行了测试。按照以下说明操作可以运行该项目:首先,确保您的计算机上已经安装了必要的软件包;然后使用命令行工具安装mattorch和nngraph两个关键的库文件;下载模型并解压缩到Directroymodels目录下;最后在Matlab环境中执行runme.m脚本。 如果利用此代码进行研究工作,请引用我们的论文:@article{sela2017unrestricted。
  • MATLAB矩阵-3D-1:基于对极三维
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    本项目运用MATLAB编写算法,实现基于对极几何原理的3D重构技术,通过对立体图像进行处理分析,生成精确的三维模型。 当给定同一场景从两个不同角度拍摄的两张图像时,可以使用Epipolar几何学来构造对象的3D结构。这一过程利用了Fundamental矩阵、Essential矩阵以及Triangulation方法。此项目是对“Dioskouroi寺”的现有工作的扩展。 代码主要分为以下几个部分: - `/data`:包含两个用于重建的图像文件,所用相机的固有矩阵(即内参),以及一些对应点。 - `/src`:存放Matlab代码的部分: - `eightpoint.m`:八点算法的实现。 - `sevenpoint.m`:七点算法的实现。 - `essentialMatrix.m`:使用两个摄像机的固有矩阵将基本矩阵转换为本质矩阵的方法。 - `camera2.m`:利用基础矩阵生成代表第二个相机可能姿态(四个)外部参数的方法。 - `triangulate.m`:通过给定的两台相机和它们之间的对应点对,创建3D空间中的重建点。 - `findM2.m`:选择正确的第二摄像机外参矩阵,该矩阵能够确保所有估计出的三维点具有正Z值索引。 - `epipolarCorrespondence.m`:利用Epipolar几何学进行图像对应匹配的方法。
  • MATLAB战_fanbeam与fanbeam MATLAB_算法及分享.zip
    优质
    本资源提供了一套关于使用MATLAB实现扇束图像重建(fanbeam)的教程和源码,旨在帮助学习者掌握图像重构算法。 基于Fanbeam变换的图像重构算法是教科书中的一个重要例子,希望这能对大家的学习有所帮助。
  • MATLABRadon变.md
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    本Markdown文档提供了基于MATLAB实现的图像Radon变换的源代码,适用于学术研究和工程应用中对图像进行几何分析。 【图像几何】图像radon变换matlab源码 本段落档提供了关于如何使用Matlab实现Radon变换的详细代码示例。Radon变换是一种重要的数学工具,在计算机视觉、医学成像等领域有着广泛的应用,尤其是在CT扫描技术中用于重建二维断层图像。通过学习和实践文档中的例子,读者可以更好地理解并掌握这一关键技术。 注意:由于原文没有包含联系方式或网址链接等信息,因此在重写过程中并未对此类内容进行修改处理。
  • MATLAB彩色Bayer程序
    优质
    本程序利用MATLAB语言编写,旨在将常见的RGB彩色图像高效转化为Bayer模式图像,适用于数码相机和移动设备中的色彩滤镜阵列。 这是一段将彩色图像转化为Bayer图像的MATLAB程序,希望能对大家有所帮助。
  • CT.rar_CT建_建_迭算法_ct
    优质
    本资源包含用于CT图像重建的迭代算法代码,适用于医学影像处理领域。文件内提供详细的注释和示例数据,帮助用户快速上手实现高质量的CT图像重建。 CT图像重建代码包括直接滤波反投影、滤波反投影算法以及解析法的滤波反投影算法。此外还有迭代法主程序,其余部分则是调用函数。
  • MFCBMP灰度
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    本项目采用Microsoft Foundation Classes (MFC) 编程框架,实现了将BMP格式彩色图像转化为灰度图像的功能。通过处理像素值来改变图像显示效果,适用于图像处理和分析领域。 1. 可以打开并显示一幅灰度图。 2. 将原图转换为灰度图,并在原图右侧显示。 3. 支持连续进行图像转化。
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    《图像的几何变换》探讨了如何通过缩放、旋转和平移等手段调整图片的位置和大小,是计算机视觉与图形学中的关键技术。 使用VS和EasyX实现图形几何变换中的平移、旋转、缩放以及复合变换的动态过程。
  • MATLAB
    优质
    这段代码提供了使用MATLAB进行图像重建的方法和技巧,适用于医学成像、计算机视觉等领域中需要处理图像数据的研究人员和技术开发人员。 MATLAB的图像重建代码是本课题最后呈现出来的系统的一部分,该系统需要具有美观、舒适且功能全面等特点,并保持简约的设计风格。图(a)展示了GUI设计时的代码编辑界面,其中的内容正是读取图片的代码。图(b)则显示了系统的实际设计界面,在这里可以添加多种功能并进行美观调试。
  • 基于Huffman压缩与——附带Matlab.docx
    优质
    本文档探讨了利用Huffman编码技术进行图像压缩和重构的方法,并提供了详细的MATLAB实现代码,旨在帮助读者理解和应用该算法。 本段落探讨了基于霍夫曼(Huffman)图像编码的图像压缩与重建技术,并提供了相应的Matlab代码实现。