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薄板样条Matlab代码-Thin-Plate-Spline-Warp: 实现薄板样条翘曲

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简介：
本项目提供了一套完整的Matlab代码实现薄板样条（Thin Plate Spline, TPS）翘曲算法，适用于图像配准和变形分析等领域。通过TPS技术，能够灵活地对二维数据点进行非线性插值与形态变换，广泛应用于计算机视觉、医学影像处理等多个领域。 薄板样条的MATLAB代码是由YangYang对Python版本进行了重新实现，专门用于处理3D数据集中的薄板花键翘曲问题。

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  • 薄板样条Matlab代码-Thin-Plate-Spline-Warp: 实现薄板样条翘曲
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    本项目提供了一套完整的Matlab代码实现薄板样条（Thin Plate Spline, TPS）翘曲算法，适用于图像配准和变形分析等领域。通过TPS技术，能够灵活地对二维数据点进行非线性插值与形态变换，广泛应用于计算机视觉、医学影像处理等多个领域。 薄板样条的MATLAB代码是由YangYang对Python版本进行了重新实现，专门用于处理3D数据集中的薄板花键翘曲问题。
     
  • 薄板样条Python代码-TPS变形：薄板样条函数的实现
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    本项目提供了一套使用Python语言编写的薄板样条（Thin Plate Spline, TPS）算法代码，旨在实现二维空间中的非刚性配准和图像变形。 薄板样条（TPS）在Python中的实现可以替代原有的MATLAB代码。使用此功能的方法是通过`tps.find_coefficients`获得系数，之后可以通过将源面转换为变形表面来应用这些系数，方法是调用`tps.tps.transform`函数。或者也可以直接利用快捷方式`tps.TPS`（请参见下面的示例）。该实现同时支持二维和三维点，并且需要确保输入的数据格式正确：即Nx2或Nx3矩阵形式。 例如： ```python samp = np.linspace(-2, 2, 4) xx, yy = np.meshgrid(samp, samp) # 创建源表面，获取均匀分布的控制点 source_xy = np.stack([xx,yy], axis=2).reshape(-1, 2) # 创造变形后的表面 yy[:, [0,3]] *= 2 deform_xy = np.stack([xx, yy], axis=2) ``` 注意，这里的代码片段仅展示了如何构建源面和目标面的示例点集。实际应用中需要使用`tps.find_coefficients()`函数来计算变形参数，并通过`transform()`方法或直接利用快捷方式`tps.TPS()`来进行表面变换操作。
     
  • 薄板样条的MATLAB与C语言实现-ThinPlateSplines:n维薄板样条算法
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    本项目提供了一套n维薄板样条插值算法的实现方案，包括MATLAB和C语言版本。ThinPlateSplines是用于平滑数据点集之间过渡的有效工具，在图形学及机器学习领域有着广泛应用。 薄板样条（Thin Plate Spline, TPS）在Matlab中的实现涉及到了一个名为`ThinPlateSpline`的类或函数。目前该方法计算完整的插值内核，虽然不稀疏但更新成本较高。然而，在许多应用场景中，内核只需一次性计算后便可多次重复使用。 以下是示例代码： ```matlab t = ThinPlateSpline; [yy,xx] = meshgrid(linspace(1,512,5), linspace(1,512,5)); t.SourceSpaceKnots=[xx(:) yy(:)]; % 促使内核计算 [yy,xx]=meshgrid(1:512, 1:512); t.SourceSpaceQuery = [xx(:) yy(:)]; % 可能会多次重复使用以进行查询操作 D.DestSpaceKnots=perturb(s); % 快速更新方法 r=map(t); ``` 在C语言中，需要包含一个头文件`tps.h`来实现相关的功能。
     
  • 基于薄板样条的图像配准 MATLAB 代码
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    本MATLAB代码利用薄板样条技术实现图像配准，适用于医学影像处理和计算机视觉领域，能够有效提高图像对齐精度。 基于薄板样条的图像配准MATLAB代码已经过测试并能正常运行。
     
  • 利用OpenCV3.4.2实现TPS薄板样条模型的图像几何校正
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    本研究基于OpenCV 3.4.2框架，采用TPS（Thin Plate Spline）模型进行图像的非刚性变换和几何校正，以提高图像处理精度与效果。 基于estimateTransformation类进行的图片修补还原，在测试前需要根据自己的属性配置修改opencv.props文件。首先利用SIFT算子进行两幅图的特征点匹配，然后采用TPS算法实现图像还原。最后将处理后的图像与原图再做一次SIFT匹配，以验证效果。如果有疑问可以一起讨论交流学习。
     
  • 薄板样条Matlab代码-CIS-581_面部变形: 无缝变换两张脸部图像
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    本项目为CIS-581课程作业，采用薄板样条技术实现MATLAB环境下两张人脸图像间的平滑过渡与变形效果。 薄板样条MATLAB代码概述：该项目专注于图像变形技术。目标是将我的脸部“变形”动画制作成另一个人的脸部形象。这一过程涉及同时扭曲图像的形状并进行颜色交叉溶解处理。在此项目中，我实现了两种方法（点三角剖分和薄板样条）。 在项目的进展与结果部分：首先，在两个输入图像之间手动选择对应的匹配点。我的代码利用了MATLAB内置的“cpselect”工具来完成这一任务。接下来通过平均两幅图上的对应关系得到一张平均脸，并在这张脸上执行Delauney三角剖分，将平面分割成多个三角形区域。 这些计算出的三角形可以应用于每个原始图像中的点。对于新生成图像中的每一个像素，我们确定该像素在两个初始人脸图像的位置。然后根据这两个位置计算这个新的像素作为原图中相应像素加权平均值的结果。关键在于理解：位于一个特定三角形内的任意一点，在经过变形处理后仍会保持在这个三角形内。 接下来是薄板样条（TPS）技术的介绍，它同样通过对应点求平均来生成一张平均脸。对于每张输入图像，计算出一种函数关系以实现从初始到最终状态的变化效果。
     
  • B样条曲线_B样条_zip_GUI曲线_样条_样条曲线
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    本资源提供了一个基于GUI的B样条曲线绘制工具，用户可以轻松地通过图形界面输入控制点并调整参数以生成平滑的B样条曲线。ZIP文件包含所有必要的代码和文档。 这段文字描述了一个程序及其GUI界面的功能：通过输入参数来绘制b样条曲线。
     
  • B样条Python_样条曲线_Python样条曲线
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    本项目旨在介绍和实现B样条曲线在Python中的应用。通过使用Python编程语言，我们将探讨如何创建、绘制及操作样条曲线，特别关注于B样条技术的应用与优势。 一个可以使用鼠标点击绘制贝塞尔曲线的Python程序。
     
  • B样条曲线_B样条_Matlab中的B样条_样条曲线
    优质
    简介：本文探讨了B样条曲线及其在Matlab环境下的应用。通过深入解析B样条理论，结合具体编程示例，展示了如何利用Matlab高效生成和操作各种复杂形状的样条曲线。 本段落将介绍如何使用Matlab绘制2次B样条曲线和3次B样条曲线，适合初学者学习参考。
     
  • Bspline曲面MATLAB代码绘制_B样条曲线与曲面_matlab实现_am9i2相关的B样条
    优质
    本资源提供Bspline（B样条）曲线和曲面在MATLAB中的绘制方法及源代码，适用于学习和研究计算机图形学、几何建模等领域。 利用MATLAB绘制自定义的B样条曲线和曲面的例子可以帮助理解如何在软件中实现这些数学概念。通过学习具体的例子，用户可以更好地掌握如何使用控制点来生成平滑的曲线或表面，这对于计算机图形学、工程设计等领域非常有用。此外，这样的实践能够加深对参数化建模技术的理解，并且为更复杂的项目打下基础。