【ITK配准】第五期 变换（Transform）（三）

已于 2024-09-05 13:31:56 修改
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分类专栏： ITK完整教程 文章标签： 算法 图像处理 计算机视觉 ITK
于 2024-05-08 11:23:19 首次发布
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本文详细介绍了ITK配准中不同类型的三维变换，包括四元数刚性变换、Versor变换、Versor刚体3D变换、欧拉3D变换、3D相似变换等，探讨了各种变换的特点和应用场景，对图像处理和计算机视觉领域的配准问题提供了参考。

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前言

本文分享用于ITK配准中的三维变换（Transform），希望对各位小伙伴有所帮助！

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目录

前言

10. 四元数刚性变换

11. Versor变换

12. Versor刚体3D变换

13. 欧拉3D变换

14. 3D相似变换

15. 刚性3D透视变换

16. 仿射变换

17. B样条可变形变换

18. Kernel变换

10. 四元数刚性变换

接口：itk::QuaternionRigidTransform

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【ITK配准】第五期 变换（Transform）（一）
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05-08 113
本文分享ITK配准中的变换（Transform），希望对各位小伙伴有所帮助！目录前言1. 几何表示法2. Transform的一般特征Itk::Transform变换对象压缩映射点，从输入空间到输出空间的向量。如果变换是可逆的，那么同时提供了反变换的方法。ITK提供各种各样简单的变换，对仿射和核心变换进行旋转和缩放。1. 几何表示法类几何概念itk::Point空间中的位置。在 N 维空间中由一个和空间坐标相关的 N 为数列来表示两个点之间的位置关系。
【ITK配准】第三期 居中变换
qq_40041064的博客
05-07 115
本文分享ITK配准技术中的居中变换，希望对各位小伙伴有所帮助！目录前言1. 二维刚性配准2. 采用图像力矩初始化3. 2D相似变换4. 3D中的刚性配准5. 中心仿射变换ITK图像的坐标一般会放在图像的一个角上。当调用旋转和缩放时会导致与视觉相反的转换行为。用户习惯于以图像中心为参考点进行旋转和缩放。下面来介绍居中变换。1. 二维刚性配准样例：ImageRegistration5.cxx该样例介绍了二维刚性配准中itkEuler2DTransform的使用。
【ITK库学习】使用itk库进行图像配准：变换Transform（一）
weixin_41804847的博客
12-26 1885
可优化参数的序列化是一个由 5 个元素组成的数组，排序如下： p[0] = 角度， p[1] = 中心的 x 坐标， p[2] = 中心的 y 坐标， p[3] = 的 x 分量， 平移 p[4] = 平移的 y 分量。其中θ为自转角度，Cx和Cy为自转中心的坐标，它在自转前被减去在自转后增加恢复，Tx和Ty是变换的成分。可优化参数的序列化是一个由4个元素组成的数组，排序如下： p[0] = 比例， p[1] = 角度， p[2] = 平移的 x 分量， p[3] = 平移的 y 分量。
versor:Versor几何代数库
05-26
CSS：脚本/style.css [removed] Versor（libvsr） 一个（快速）通用C ++库，用于几何代数，包括欧几里得，射影，保形，时空等。 目前已在Linux和Mac OS X上进行过测试 Versor是C ++的几何代数库，有时也称为Clifford代数，该系统用于对几何概念进行数字编码。 头文件通过模板元编程在编译时生成优化的代码。 该库的核心小于150kb，并支持任意维度和指标（受编译器的限制...）。 该库可以仅用作数学运算，也可以用作具有内置图形的应用程序。 OpenGL和OpeGLES绘制例程均受支持。 首席开发人员：Pablo Colapinto gmail: wolftype 内容： 发电机 重点是什么 基本 桂 运营商 元素 近期变动 已经颁布了一些主要
itk registration 9
fanre的专栏
10-16 1083
参考：https://itk.org/ITKSoftwareGuide/html/Book2/ITKSoftwareGuide-Book2ch3.html#x26-1740003.18 3.9Transforms 在Insight Toolkit中，itk::Transform对象封装了从输入空间到输出空间的点和向量的映射。如果变换是可逆的，反变换方法也提供。目前，ITK提供了从简单的平移、旋转和缩放到一般的仿射和内核转换的各种转换。 3.9.1Geometrical Representation..
【ITK库学习】使用itk库进行图像配准：变换Transform（二）
weixin_41804847的博客
01-03 1672
可优化参数的序列化是一个包含 7 个元素的数组，前 3 个元素是 3D 旋转的 versor 表示的组成部分，接下来的 3 个参数定义每个维度的平移，最后一个参数定义各向同性缩放。可优化参数的序列化是一个包含 7 个元素的数组，前4个元素是3D旋转的四元数表示的组成部分，最后3个参数定义每个维度的平移。可优化参数的序列化是一个包含 6 个元素的数组，前三个代表分别绕X、Y、Z轴旋转的三个欧拉角，后3个参数定义每个维度的平移。可优化参数的序列化是一个包含 6 个元素的数组，前 3 个元素是 3D 旋转的。
2020-09-30
ASDFGJKJOL的博客
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变形
【ITK配准】第五期 变换（Transform）（二）
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【ITK配准】第二十三期 PointSet配准
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本文分享ITK配准中的点集配准（PointSet Registration），希望对各位小伙伴有所帮助！目录前言点集配准1 2D中的点集配准2. 3D中的点集配准3. DistanceMap提高点集配准性能点集配准点集配准也是医学图像分析中的常见问题。它从图像上提取标记点，根据标记点在图像间建立对应关系。这种是基于特征进行配准的一种简单方式。一般来说，基于特征配准比基于强度或亮度的配准更有效。基于特征的配准带来了特征识别和特征提取两个新的挑战。
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