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我想用 .findTransformECC提供的功能注册两个图像OpenCV。

我的图像有一个不规则的周围边框，我想掩盖。我使用 Feature2D-library 和 findHomography 中的基于特征的匹配函数，它们运行良好，并提供了在估计转换参数时不应考虑的图像部分的掩蔽。

findTransformECC不提供这样的遮罩，因此我将图像剪裁为居中的矩形。裁剪后的图像在转换后对齐得很好。由于我正在使用MOTION_EUCLIDEAN- 这只是一个旋转和平移 - 我认为我可以使用完全相同的变换矩阵来对齐原始范围的图像 - 但我被证明是错误的。转换后图像未正确对齐。转换图像的方向似乎没问题，但图像显示错误的翻译。我的想法是，当输入图像使用完全相同的居中剪辑区域进行剪辑并且围绕中心执行旋转时，最终的平移操作也应该适合吗？

任何建议表示赞赏。

我正在尝试使用 iTk 和 elastix 编写自己的注册方法，我在 iTk 方面确实有一些经验，但我刚刚开始使用它的扩展名为 Elastix。

我想在 elastix 中使用 CMAES 优化器来为刚性配准找到平移和旋转的优化值，但我不知道如何在 elastix 中使用 CMAES，它需要一个名为 TElastix 的类模板，我不知道这是什么和我应该如何定义它，那么有没有人有弹性的经验？或者有人可以给我一些示例代码，看看如何使用 elastix 源代码？

提前致谢

我的问题是理论上的 - 算法。

我有一些物体的视频，取自静态校准相机。

我也有对象从一帧到连续帧的仿射变换矩阵。意思是，对于被跟踪对象中的每个像素，我在下一帧中都有对应的像素。

理论上是否有可能使用其随着时间的投影仿射变换获得被跟踪对象的世界坐标？

在这里无法使用谷歌，因为我不确定要搜索什么。

将不胜感激任何线索，以及答案。

谢谢

我有一些（大约平坦）视图的航拍视频（不需要深度图）。

我想获得相机中心经过的地面路径的形状。

路径不必与世界北方相对应正确，也不必具有任何世界坐标。即使仿射变换，也只是具有大致相同的形状。

对于每一帧，我已经有了表示该帧和前一帧之间的仿射变换的矩阵，精度很高，这意味着我有一个矩阵，对于帧中的每个像素，给出该像素在连续帧中的位置.

鉴于相机正在移动，我如何获得位于帧中心（=轨迹）的地面上的点的地面路径的形状（随着时间的推移）？

更一般地说，这个问题实际上只是关于知道帧的相对中心，对于每一帧，与第一帧的对应关系。

任何线索以及答案都会使我受益匪浅。

我现在正在使用 ITK 库进行图像注册。我用 OpenCV 读取源图像，然后将它们转换为 ITKImage；注册后，我将结果转换为 CVMat 并使用 imwrite 存储它。

但是，ITKOmageToCVMat 总是给出一个白色的图像（由 imshow 显示），并且在 imwrite 之后，结果不会存储在文件夹中。这太奇怪了……

下面是我的代码：

即使没有注册，只需将图像从 CVMat 转换为 ITKImage，然后再转换回来，它不起作用....您有什么想法吗？谢谢 ：）

我现在正在使用 ITK 库进行图像注册。我想知道，在为 ImageRegistrationMethodv4 类型注册设置初始参数时，我应该像教程中那样使用 SetMovingInitialTransform 和 SetFixedInitialTransform，还是只使用 SetInitialTransform？

SetInitialTransform 中的“变换”是指运动图像的变换还是固定图像的变换？谢谢：）

我想估计一个仿射变换，给定变换后的 img 和参考 img （来自参考堆栈）之间的匹配。

我可以仅给定变换图像的 x,y 坐标和参考图像的 x,y,z 坐标（z 是参考 img 来自的参考堆栈中的切片）来估计 3D 仿射变换吗？

说明变换的一般公式是：

x' = M * x,x'变换点在哪里。M是变换矩阵，x是原点。变换矩阵 ,M是通过乘以 来估计x'的inv(x)。

估计 3D 变换矩阵的标准设置如下：

如果我没有转换后的图像，如何估计转换矩阵z'？我可以使用其他设置吗？

基于特征的注册有哪些步骤？

如果我有一个与一堆图像匹配的转换图像（其中只有一个是最佳匹配），注册的步骤是什么？

一旦我找到匹配项并使用它们来估计变换，下一步通常是什么？

因此，当我尝试将一堆 CT 图像配准到一堆 MRI 图像时，我从 itk-snap 得到了这个变换矩阵。

现在我想在 Matlab 中使用 imwarp 进行注册，就像这样

但问题是，一旦您向 Matlab 提供像素大小和切片厚度的信息，您就不需要按照 T 矩阵中的规定进行缩放或平移。我的问题是如何将原始 T 转换为应该在 Matlab 中使用的 TI。

如果您需要这些信息，

imref3d 具有以下属性：

imref3d 具有以下属性：

谢谢！

基于强度的配准有哪些步骤？

如果我有一个与一堆图像匹配的浮动图像（其中只有一个是最佳匹配），注册的步骤是什么？

为什么医学图像通常使用基于强度的配准？