【Matlab图像配准】互相关图像配准【含GUI源码 853期】

最新推荐文章于 2025-11-24 11:38:41 发布
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分类专栏： Matlab仿真实验室（奶茶价版） 文章标签： matlab 图像处理 算法
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一、代码运行视频（哔哩哔哩）

【Matlab图像配准】互相关图像配准【含GUI源码 853期】

二、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.
[5]朱明,姚强,唐俊,张艳.超图约束和改进归一化互相关方法相结合的图像配准算法[J].国防科技大学学报. 2019,41(03)

谷歌放大招！Gemini CLI震撼发布：开源免费的AI编程助手，让你的终端秒变超级Agent
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
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6月25日，谷歌重磅发布了Gemini CLI，一个完全开源、基本免费的AI命令行工具。它不仅能让你在终端里享受Gemini 2.5 Pro的强大能力，还提供了业界相当豪华的免费额度。
【AI】谷歌Gemini 3.0 Pro超详细使用教程：从入门到进阶，小白也能轻松上手！
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Google Gemini 3 正式发布！Gemini 3 Pro 国内使用教程 + 访问入口与性能对比
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Google 用 Gemini 3 完成了“顶级模型能力 + 全球最大流量入口 + 生态闭环”的完美结合。搜索、Android、Chrome、Workspace 都能在短时间内用上最强模型，这正是 Google 的结构性优势。如果你还在用 GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet，强烈建议立刻试试 Gemini 3 Pro —— 上下文、速度、多模态、代理能力全面领先，体验完全是降维打击。立即上手→（免费）→（网页/App）Google Gemini 3 正式发布！
【保姆级教程】免费使用 Gemini3！（20251120）
大家好，我是敖云岚，一个沉迷代码的 “技术玩家”。擅长 Java、C++ 开发，对 MySQL、Redis、RabbitMQ 等技术也颇有研究。博客里既有硬核技术干货，也有诙谐幽默的编程日常分享。愿和你一起，笑着学技术，快乐敲代码！
11-20 1889
本文介绍了使用Google AI Studio的步骤指南。首先需通过特殊网络访问官网并登录谷歌账号，然后选择"Chat with models"功能进行对话交互，或点击"Build"通过代码构建应用。实际测试显示，该平台的大模型展现出强大的生成能力，执行效果出色。整个过程从访问到结果生成仅需简单几步操作。
Gemini 3 偷偷开放了？一招教你抢先体验！
hunteritself的博客
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Gemini 3 悄悄上线，教你现在就体验！附详细教程
hunteritself的博客
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优快云 上 Gemini 3 优质帖子整理（更新至 2025-11-19）
jackywine1的博客
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使用 Gemini 3 的完整指南
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摘要 Gemini 3提供多种使用方式：普通用户可通过官网或移动应用访问，开发者可使用API或CLI集成。国内用户需通过代理或第三方服务访问。模型分为标准版和Pro版，后者适合复杂任务但需付费。使用技巧包括优化提示词、多模态输入和参数调整。注意免费额度、速率限制和付费订阅选项，合理选择模型和参数可提升使用效果。
MLMs之Gemini：Gemini 3的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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Google 重磅发布 Gemini 3！如何稳定使用Gemini3 Pro？
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文章介绍了通过谷歌AI Studio的A/B测试功能提前体验Gemini 3 Pro的方法：选择thinking模型并输入提示词后，不断点击Rerun按钮直到出现A/B测试界面。可通过检查模型ID(d17/da9开头)或测试复杂任务性能确认是否使用Gemini 3。此方法利用谷歌A/B测试的Bug，非官方功能，可能随时失效，且不显示推理过程，成功率非100%。
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谷歌Gemini3发布：国内通过阿波罗AI+Cherry Studio快速接入指南 2025年谷歌Gemini3发布，其百万Token上下文窗口、顶尖多模态能力和生成式UI交互等突破性功能引发关注。国内用户可通过阿波罗AI平台（提供1.2元/1美元的低成本方案）解决访问限制问题，配合Cherry Studio客户端实现便捷接入。教程详细演示了从账号注册到API调用的完整流程，使国内用户能以官方80%的成本体验Gemini3全部功能，特别适合企业用户获取私有化部署服务。
Gemini genai sdk chat history
08-23
<think>我们正在讨论Gemini GenAI SDK中的聊天历史功能。由于这是一个特定的技术问题，我将根据一般性的知识和常见的SDK设计模式来回答，因为Gemini GenAI SDK的具体实现细节可能随时间变化，且我没有实时的访问权限。但我会尽量提供通用且可靠的指导。 聊天历史功能通常是指在一个持续对话中，模型能够记住之前的对话内容，从而在后续的回复中保持上下文。在Gemini GenAI SDK中，实现聊天历史管理通常涉及以下几个关键点： 1. **消息传递结构**：通常，每次调用模型时，我们需要传递整个对话历史（包括用户的消息和模型的回复）作为上下文。这样模型才能基于整个对话历史生成回复。 2. **消息格式**：每条消息通常包含角色（如"user"或"model"）和内容（文本）。例如： ```json [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "model", "content": "你好！有什么可以帮助你的吗？"}, {"role": "user", "content": "告诉我Gemini是什么？"} ] ``` 3. **管理对话历史**：开发者需要维护一个消息列表，每次用户发送新消息时，将新消息添加到历史列表中，然后调用模型生成回复，再将模型的回复也添加到历史列表中。注意，历史记录的长度不能超过模型的最大上下文长度（通常有token限制）。 4. **截断历史记录**：当对话历史很长时，需要截断以避免超过token限制。常见的策略是保留最近的几条消息，或者删除中间的一些消息但保留开头（如系统指令）和最近的对话。 5. **Gemini SDK中的具体实现**：在Gemini SDK中，可能会有一个`ChatSession`类来管理对话状态。例如： ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;) chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 response = chat.send_message("你好") print(response.text) # 模型的回复 # 继续对话 response = chat.send_message("告诉我Gemini是什么？") print(response.text) # 查看历史 for message in chat.history: print(message.role, message.parts[0].text) ``` 在上面的例子中，`chat`对象会自动维护历史记录。每次调用`send_message`后，用户的消息和模型的回复都会被添加到`chat.history`中。 6. **常见问题**： - **上下文丢失**：如果发现模型没有记住之前的对话，请检查是否在每次发送消息时都使用了同一个`ChatSession`实例，并且历史记录是否正确传递。 - **token限制**：当历史记录很长时，可能会超过模型的最大token限制（例如，gemini-pro模型的最大上下文长度是30720个token）。此时，需要手动截断历史记录（如保留最近的几条消息）或者使用更高级的摘要技术。 - **历史记录存储**：如果需要长期存储对话，可以将历史记录保存到数据库，并在下次对话时重新加载。但要注意，重新加载后，需要确保整个历史记录不超过token限制。 7. **重置历史**：如果需要开始一个新的对话，可以创建一个新的`ChatSession`实例。 8. **系统指令**：在对话开始时，可以设置一个系统指令（system instruction）来指导模型的行为。例如： ```python model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;, system_instruction="你是一个专业的客服助手。") ``` 以上是关于Gemini GenAI SDK中聊天历史功能的基本实现和常见问题处理。具体细节请参考官方文档。 由于这是一个技术性较强的问题，我生成的相关问题将围绕使用中的常见场景和问题： §§相关问题§§ 1. 如何在Gemini GenAI SDK中重置聊天历史？ 2. 当对话历史很长时，如何避免超过模型的token限制？ 3. 如何将聊天历史保存到数据库并在下次对话时恢复？ 4. Gemini模型支持的最大上下文长度是多少？ 5. 在Gemini SDK中，如何设置系统指令来指导模型的行为？</think>### Gemini GenAI SDK 聊天历史功能实现指南 Gemini GenAI SDK 的聊天历史功能允许模型在连续对话中保持上下文记忆。以下是关键实现步骤和常见问题解决方案： #### 一、核心实现方法 1. **历史记录传递** 每次请求需将完整对话历史作为上下文传入： ```python from google.generativeai import GenerativeModel # 初始化模型 model = GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 # 首次交互 response = chat.send_message("解释量子力学") print(response.text) # 模型回复 # 后续交互（自动携带历史） response = chat.send_message("用简单例子说明") print(response.text) # 基于上下文的回复 ``` 2. **历史数据结构** 每条历史记录包含角色和内容： ```python # 手动构建历史 history = [ {"role": "user", "parts": ["你好"]}, {"role": "model", "parts": ["你好！有什么可以帮助你？"]} ] ``` 3. **历史管理技巧** - **上下文长度限制**：Gemini 1.5 Pro 支持最大 1M token 上下文[^1] - **历史截断策略**： ```python # 保留最近10轮对话 if len(chat.history) > 20: # 10轮对话=20条消息 chat.history = chat.history[-20:] ``` #### 二、常见问题解决 1. **上下文丢失问题** **症状**：模型忘记之前的对话 **解决方案**： - 检查是否每次调用都传递了完整 `chat.history` - 验证 token 计数是否超限： ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") tokens = encoder.encode(str(chat.history)) print(len(tokens)) # 需小于模型上限 ``` 2. **历史记录污染** **场景**：用户输入包含敏感数据 **清理方法**： ```python def clean_history(history): return [msg for msg in history if not is_sensitive(msg["parts"][0])] ``` 3. **性能优化** - 使用 `stream=True` 流式传输减少延迟 - 对长历史启用摘要功能： ```python summary = model.generate_content("总结对话要点: " + str(history[-5:])) new_history = [{"role": "system", "parts": [summary.text]}] ``` #### 三、最佳实践 1. **混合历史策略** ```mermaid graph LR A[新对话] --> B{历史长度>阈值?} B -->|是| C[摘要前5轮+完整后5轮] B -->|否| D[使用完整历史] ``` 2. **元数据存储** 建议将历史记录与会话元数据（如 session_id）共同存储： ```python # Firebase 存储示例 firestore.collection("chats").document(session_id).set({ "history": chat.history, "last_updated": firestore.SERVER_TIMESTAMP }) ``` > **重要提示**：Gemini 1.5 支持原生文件处理（PDF/Word），可将文档作为历史上下文传入[^1]： > ```python > response = chat.send_message( > "总结此文档", > file=open("report.pdf", "rb") > ) > ```
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