41、使用分割技术查找疑似结节

使用分割技术查找疑似结节

1. 构建二维变换矩阵

在处理数据时,我们需要用到变换矩阵。下面的 _build2dTransformMatrix 函数用于创建这个变换矩阵:

def _build2dTransformMatrix(self):
    transform_t = torch.eye(3)
    for i in range(2):
        if self.flip:
            if random.random() > 0.5:
                transform_t[i,i] *= -1
    if self.rotate:
        angle_rad = random.random() * math.pi * 2
        s = math.sin(angle_rad)
        c = math.cos(angle_rad)
        rotation_t = torch.tensor([
            [c, -s, 0],
            [s, c, 0],
            [0, 0, 1]])
        transform_t @= rotation_t
    return transform_t

这个函数创建了一个 3×3 的矩阵,后续会去掉最后一行。这里主要是对 2D 数据进行增强操作,随机选取一个弧度在 0 到 2π 之间的角度进行旋转,并将旋转操作应用到变换矩阵上。

GPU 增强代码和 CPU 增强代码非常相似,

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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