从均匀到非均匀: ITK中仿射变换及重新采样实现

数据科学探险

于 2023-08-29 03:31:54 发布

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文章标签：人工智能计算机视觉算法 C/C++

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本文介绍了如何使用ITK库进行仿射变换和重新采样处理图像。通过定义AffineTransform矩阵，实现图像的旋转、缩放和平移。使用ResampleImageFilter确保图像在变形后正确采样，保持大小一致，避免失真。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

从均匀到非均匀: ITK中仿射变换及重新采样实现

在图像处理与分析中，经常需要通过对图像进行平移、旋转、缩放等操作来实现对图像的变形处理。其中一个重要的变形方法就是仿射变换。ITK作为一个强大的图像处理库，自然也提供了对于仿射变换的支持。

本文将通过一个简单的示例来介绍如何使用ITK进行仿射变换并重新采样处理。首先，我们需要加载一张需要进行仿射变换的图片，并定义一个仿射变换矩阵：

#include "itkImage.h"
#include "itkAffineTransform.h"
#include "itkImag

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