VTK：图像归一化用法 C/C++

最新推荐文章于 2025-09-16 09:55:24 发布
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文章标签： c语言 c++ 开发语言 C/C++
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本文介绍了如何使用VTK库在C/C++中进行图像归一化，通过创建图像读取器，获取图像数据，利用VTK的归一化功能将图像像素值调整到[-1, 1]区间，并保存归一化后的图像。读者需安装VTK库并提供输入输出文件名以运行示例代码。" 112286947,10542030,三项工业机器人可靠性标准工作组会议召开,"['机器人技术', '工业自动化', '标准制定', '机械设备', '电气工程']

VTK：图像归一化用法 C/C++

图像归一化是一种常见的图像处理技术，用于将图像的像素值调整到特定范围内，以便更好地适应后续处理算法的要求。在本文中，我们将探讨使用VTK（Visualization Toolkit）库进行图像归一化的方法，使用C/C++语言实现。

VTK是一个功能强大的开源工具集，用于可视化和图像处理。它提供了丰富的功能和算法，包括图像归一化。下面是一个基本的图像归一化示例代码：

#include <vtkSmartPointer.h>
#include <vtkImageShiftScale.h>
#include
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VTK：图像归一化的实践
CodeLancerX的博客
08-23 140
它通过将图像像素的灰度值映射到指定的范围内，使得不同图像的像素值具有可比性。本篇文章介绍了使用VTK库实现图像归一化的过程，并提供了完整代码和结果展示。在实际应用中，图像归一化是常见的图像预处理步骤之一，也是许多计算机视觉和图形学算法的基础操作，可帮助我们更好地处理各种类型的图像数据。这里我们选用了VTK自带的示例图片，读入后可以看到其灰度值的范围（最小值和最大值）。通过对比灰度值范围，我们可以发现图像的灰度范围已从[0,255]变为了[0,1]。最后，我们将处理后的图像保存下来。
VTK：图像归一化用法实战
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
02-06 585
VTK：图像归一化用法实战程序输出程序完整源代码 程序输出 程序完整源代码 #include <vtkImageActor.h> #include <vtkImageCast.h> #include <vtkImageData.h> #include <vtkImageMapper3D.h> #include <vtkImageNormalize.h> #include <vtkImageSinusoidSource.h> #incl
图像归一化：原理、优势与C++实现
127.0.0.1的博客
03-18 1467
在数字图像处理中，归一化是一个至关重要的预处理步骤。通过归一化，我们可以将图像的像素值转换到一个统一的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]，这样做有助于提升后续处理的准确性和效率。本文将介绍图像归一化的基本原理、优势，并提供一个简单的C++实现示例。
图像归一化灰度化代码c++
01-10
可将彩色的图像转换成灰度图像，更改图像的尺寸
将图片归一化以及翻转的c++小程序
code to success
04-07 1097
环境：vs2010+opencv 2.4.9功能：实现图片的归一化和翻转用途：在训练数据时，使图片统一化尺寸数据：yale大学的人脸数据库.链接（免积分）：http://download.youkuaiyun.com/detail/zcf1784266476/9800933#include <afxwin.h> #include <iostream> #include <opencv2/highgui/high
第二部分：VTK核心类详解（第9章：vtkStructuredGrid结构化网格类）
最新发布
仰望星空的博客
09-16 67
vtkStructuredGrid是VTK中表示结构化网格的类，具有规则拓扑和任意几何特性。摘要：1) 核心特性包括规则拓扑结构、任意点坐标设置、高效存储和快速索引访问；2) 提供网格维度设置、点坐标管理（创建、访问、修改）和网格间距计算功能；3) 支持均匀/非均匀网格处理，通过vtkPoints类管理点坐标数据。典型应用包括设置网格维度、计算点ID、修改坐标和计算间距等操作。
Volume rendering_C++_VolumeRenderingCT_vtk_
09-29
本项目着重于使用C++编程语言以及VTK（Visualization Toolkit）库来实现CT图像的体积渲染。 C++是一种通用、面向对象的编程语言，因其高效性和灵活性而广泛应用于科学计算和图形应用程序。在这个项目中，C++作为...
图像归一化
12-04
对图像进行归一化处理，基于opencv的c++ 源代码
vtk--format
superkeep的博客
03-22 722
http://www.vtk.org/wp-content/uploads/2015/04/file-formats.pdf
Opencv python C++ 归一化
jacke121的专栏
05-17 9684
Opencv C++下的Mat归一化 void Mat_L2_mormal(cv::Mat &image) { //mat*mat, cv::Mat out; out=(image) .mul (image); float sum=0.0; for (int i=0;i<image.rows;i++){ sum=sqrt(cv::sum(out.row(i))[0]); image.row(i)=(image.row...
基于OpenCV的灰度图像归一化到0~255(即对比度拉伸)的C++代码,并附原理介绍
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昊虹AI笔记
06-14 3万+
灰度图像归一化到0~255(对比度拉伸)原理如下： g' = g * Mult + Add 其中： 怎么理解这个原理？ 上面的原理把简单的事情搞复杂了，我们对上式进行化简，用Python-sympy进行化简，代码如下： from sympy import * g, Gmax, Gmin = symbols('g Gmax Gmin') Mult = 255/(Gmax-Gmin) Add = -Mult*Gmin g_ = simplify(g*Mult+Add) print(g_)...
C++OpenCV图像基本操作（六）
bigData1994pb的博客
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目录 1.图像的归一化 2.图像的放大和缩小 3. 图像反转 4.图片旋转 5.获取视频文件电脑摄像头的使用 6.视频的处理与保存 接下来，我们继续讲解C++的OpenCV图像处理： 1.图像的归一化 void QuickDemo::norm_demo(Mat &image) { Mat dst; image.convertTo(dst,CV_32F);//把类型转化为float类型 std::cout << image.type() &lt...
【个人笔记】OpenCV4 C++ 快速入门 18课
优快云仅为笔记之用。
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第04章-VTK基础（5）
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【译者：这个系列教程是以Kitware公司出版的《VTK User’s Guide -11th edition》一书作的中文翻译（出版时间2010年，ISBN: 978-1-930934-23-8），由于时间关系，我们不能保证每周都能更新本书内容，但尽量做到一周更新一篇到两篇内容。敬请期待^_^。欢迎转载，另请转载时注明本文出处，谢谢合作！同时，由于译者水平有限，出错之处在所难免，欢迎指出订正！】
VTK笔记-图形相关-线段平滑-vtkSplineFilter类
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  在实际的开发中，提供有限的连续线段组成一条曲线，需要将该条曲线进行插值处理，生成更高采样率的曲线；这种情况下就需要进行插值；VTK中的线段插值是通过B样条插值实现，使用vtkSplineFilter完成这一功能； vtkSplineFilter   vtkSplineFilter是一个从多段线的输入集生成输出多段线的Filter。   通过用户可以指定的vtkSpline类（默认情况下使用vtkCardinalSpline），可以对多段线进行统一细分和生成。可以通过多种方式控制线的细分数目。用户可以指定
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5.13 图像平滑 图像平滑常用于图像的预处理中，如计算梯度时先对图像进行平滑处理，可以减少噪声对梯度的影响。图像平滑一般是通过模板卷积运算实现。模板可以看做是一个大小为nxn的小图像，例如3x3,5x5等等，模板的每个像素都对应一个系数值。模板卷积运算的过程是首先将模板中心依次与图像每个像素重合，通过模板各个系数与图像对应像素相乘来计算模板对应像素的加权平均值，最后将运算结果赋给图像中模板中心
第04章-VTK基础（4）
东灵工作室
06-11 1万+
【译者：这个系列教程是以Kitware公司出版的《VTK User’s Guide -11th edition》一书作的中文翻译（出版时间2010年，ISBN: 978-1-930934-23-8），由于时间关系，我们不能保证每周都能更新本书内容，但尽量做到一周更新一篇到两篇内容。敬请期待^_^。欢迎转载，另请转载时注明本文出处，谢谢合作！同时，由于译者水平有限，出错之处在所难免，欢迎指出订正！】
VtkCamera使用原理及小结
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观众的眼睛就好比三维渲染场景中的相机，VTK则是用vtkCamera类来表示三维渲染场景中的相机。vtkCamera负责把三维场景投影到二维平面，如屏幕、图像等。 1. Vtkcamera原理 从图可以看出与相机投影相关的因素主要有： 相机位置：即相机所在的位置，用方法vtkCamera::SetPosition()设置。 相机焦点：用方法vtkCamera::Se
使用vtk和c++解决三维图像配准问题
08-02
### 三维医学图像配准的 VTK 和 C++ 解决方案 三维医学图像配准是将不同时间、不同模态或不同视角获取的医学影像数据进行空间对齐，以支持后续的融合分析和可视化。该过程在医学影像分析中具有重要意义，例如在肿瘤治疗评估、器官分割和解剖结构对比中广泛应用[^1]。VTK（Visualization Toolkit）作为强大的可视化工具库，提供了实现图像配准所需的数据处理、变换和优化功能[^2]。 #### 图像配准的基本流程 三维医学图像配准通常包括以下关键步骤： - **图像预处理**：对输入图像进行去噪、归一化和重采样，以提高配准精度。 - **特征提取**：识别图像中的关键特征，如边缘、角点或基于强度的相似性。 - **变换模型估计**：根据特征匹配计算空间变换，如仿射变换或刚性变换。 - **优化与配准**：通过优化算法最小化图像间的差异，完成最终的配准。 #### VTK 在图像配准中的应用 VTK 提供了多种用于图像配准的类和方法，包括： - `vtkImageReslice`：用于图像重采样和变换。 - `vtkTransform`：支持刚性、仿射和非刚性变换。 - `vtkLandmarkTransform`：基于关键点的变换估计。 - `vtkIterativeClosestPointTransform`（ICP）：用于点集配准。 - `vtkImageCorrelation`：计算图像相似性度量。 以下是一个使用 VTK 实现基于 ICP 算法的三维图像配准示例： ```cpp #include <vtkSmartPointer.h> #include <vtkPolyData.h> #include <vtkIterativeClosestPointTransform.h> #include <vtkTransformPolyDataFilter.h> #include <vtkPLYReader.h> #include <vtkXMLPolyDataReader.h> int main(int argc, char *argv[]) { // 读取固定图像（参考图像） vtkSmartPointer<vtkPLYReader> fixedReader = vtkSmartPointer<vtkPLYReader>::New(); fixedReader->SetFileName("fixed.ply"); fixedReader->Update(); // 读取移动图像（待配准图像） vtkSmartPointer<vtkXMLPolyDataReader> movingReader = vtkSmartPointer<vtkXMLPolyDataReader>::New(); movingReader->SetFileName("moving.vtp"); movingReader->Update(); vtkPolyData* fixedData = fixedReader->GetOutput(); vtkPolyData* movingData = movingReader->GetOutput(); // 创建 ICP 变换 vtkSmartPointer<vtkIterativeClosestPointTransform> icp = vtkSmartPointer<vtkIterativeClosestPointTransform>::New(); icp->SetSource(movingData); icp->SetTarget(fixedData); icp->GetLandmarkTransform()->SetModeToRigidBody(); icp->Modified(); // 应用变换 vtkSmartPointer<vtkTransformPolyDataFilter> transformFilter = vtkSmartPointer<vtkTransformPolyDataFilter>::New(); transformFilter->SetInputData(movingData); transformFilter->SetTransform(icp); transformFilter->Update(); vtkPolyData* registeredData = transformFilter->GetOutput(); // 此时 registeredData 即为配准后的图像数据 return 0; } ``` #### 配准算法选择与优化 在实际应用中，可根据数据类型和配准需求选择不同的算法： - **刚性配准**：适用于图像间仅存在旋转和平移的情况，通常使用 ICP 或基于特征点的匹配方法。 - **仿射配准**：允许缩放、剪切等仿射变换，适合图像间存在尺度差异的情况。 - **非刚性配准**：用于处理器官变形等复杂情况，通常结合 B 样条或自由变形模型（FFD）实现。 配准过程中的优化可采用最小二乘法、互信息最大化或基于梯度下降的方法，以提高配准精度和鲁棒性。 ###
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