Advertisement

薄板样条Python代码-TPS变形:薄板样条函数的实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Python-TPS
    优质
    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。
  • Matlab-Thin-Plate-Spline-Warp: 翘曲
    优质
    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。
  • MATLAB与C语言-ThinPlateSplines:n维算法
    优质
    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。
  • 利用OpenCV3.4.2TPS模型图像几何校正
    优质
    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。
  • 基于图像配准 MATLAB
    优质
    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。
  • Matlab-CIS-581_面部: 无缝换两张脸部图像
    优质
    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_BMATLAB_B_
    优质
    本资源专注于B样条及其在MATLAB中的应用,涵盖B样条曲线、曲面及B样条基函数的理论与编程实现,适合数学和工程专业的学习者。 我编写了一个程序用于计算和绘制B样条基函数的公式。用户只需输入节点向量和基函数次数即可运行该程序。
  • BTPS方法在人脸应用
    优质
    本研究探讨了B样条和薄板样条(TPS)技术在人脸图像变形处理中的应用效果,通过实验分析其优缺点及适用场景。 MFC程序用于识别RGB图像中的人脸关键点,并使用TPS B样条变形技术实现人脸扭曲效果。相关可执行文件包含在提供的文件包里。
  • B插值Matlab-Splinter:用于多元逼近库(包括B和P),支持C++, C, Python...
    优质
    Splinter是一个多功能数学工具箱,提供B样条与P样条插值算法,适用于多维函数逼近。它兼容多种编程语言,如C++、Python等,便于科研及工程应用中的数据拟合和分析任务。 SPLINTER(SPLine INTERpolation)是一个用于使用样条线进行多元函数逼近的库,适用于函数逼近、回归分析、数据平滑及数据缩减等领域。该库提供了张量积B样条的快速C++实现,以表示样条近似。B样条曲线由分段多项式基函数构成,并且具有很高的灵活性和平滑性特点。可以通过普通最小二乘法(OLS)将B样条拟合到数据中,同时支持正则化处理。此外,SPLINTER还提供了构造惩罚样条线(P-splines)的功能。 图:用SPLINTER库生成的双三次B样条图形展示了一个实例应用效果。 经过长时间的发展和完善,SPLINTER已成为一个快速、通用的多元函数逼近工具包。最初开发该库的目的在于构建用于数学编程中的非线性优化所需的样条曲线,并且为此目的进行了相应的功能扩展,例如针对B样条计算雅可比矩阵和海森矩阵的支持等。 我们希望将此开源项目提供给任何需要多元函数近似库的研究人员或开发者。作为回报,除了您提供的建议、改进意见以及新功能需求之外,我们将不求其他回馈。如果您在科学研究中使用了SPLINTER,请记得引用我们的工作。您可以参考以下的bibtex条目进行文献引用操作。
  • 基于第二边界三次插值(或自然
    优质
    本文探讨了在给定端点二阶导数条件下,三次样条函数的构建方法,并详细介绍了自然样条的具体实现过程及其应用。 实现三次样条函数插值(第二边界条件或自然样条),可以直接运行代码来完成这一任务。